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DoLa

对比层解码提升大语言模型事实性

DoLa是一种新型解码策略,通过对比大语言模型不同层输出来提高内容事实性。无需外部知识或额外微调,即可减少模型幻觉,提升TruthfulQA等任务表现。该方法利用模型事实知识的层级分布特性,为增强AI系统可靠性开辟新途径。

LLaMA3-iterative-DPO-final - 高效集成在线RLHF技术的指令模型
GithubHuggingfaceLLaMA3-iterative-DPO-finalRLHF人工智能开源模型开源项目模型训练方法
LLaMA3-iterative-DPO-final是在线RLHF技术的非官方模型,在Alpaca-Eval-V2等基准测试中表现突出,超越众多模型。模型基于开源数据集训练,无需人工标签,包含详尽的复现指南,适用于学术研究和实际应用。
ViP-LLaVA - 改进大型多模态模型的视觉提示理解能力
CVPR2024GithubViP-LLaVA多模态模型开源项目视觉提示视觉语言模型
ViP-LLaVA项目旨在提升大型多模态模型对任意视觉提示的理解能力。通过在原始图像上叠加视觉提示进行指令微调,该方法使模型能更好地处理多样化的视觉输入。项目还开发了ViP-Bench,这是首个零样本区域级基准,用于评估多模态模型性能。ViP-LLaVA提供完整的训练流程、模型权重和演示,为视觉语言模型研究提供了有力支持。
doctran - 基于LLM的智能文档转换和处理框架
DoctranGithubLLMOpenAI开源项目文档转换自然语言处理
Doctran是一个基于大型语言模型的文档转换框架,通过自然语言指令处理复杂字符串。该框架提供模块化和声明式的方法,充分利用OpenAI的功能调用特性。Doctran支持提取、编辑、总结、精炼、翻译和问答生成等多种操作,简化了非结构化文本的处理过程。这个开源项目主要应用于需要高级判断的文档解析场景,例如交易标记和语义信息提取。
chameleon-llm - 插件式组合推理框架增强LLMs功能
ChameleonGPT-4GithubLarge Language ModelsScienceQATabMWP开源项目
Chameleon框架集成了多种工具,如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数,提升了大型语言模型(LLMs)的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划,Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中,Chameleon的准确率为86.54%,领先当前模型11.37%;在TabMWP任务中,整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。
DARE_TIES_13B - 通过合并多种预训练语言模型提升AI性能
DARE_TIES_13BGithubHuggingface大模型开源项目模型算法合并语言模型配置文件
项目通过DARE TIES方法合并预训练语言模型,使用yunconglong的Truthful DPO TomGrc FusionNet 7Bx2 MoE 13B作为基础,结合了13B DPO及13B MATH DPO模型。通过密度和权重配置,采用bfloat16和int8掩码,在计算效率和文本覆盖上均有显著提升。
LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型
AI训练GithubHuggingfaceLLaMA-2开源项目模型深度学习语言模型长上下文
LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型,通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略,适用于多文档问答和长文本摘要等场景,支持API调用和本地部署。
llava-v1.6-vicuna-13b-hf - 多模态聊天机器人:增强图像识别和常识推理能力
GithubHuggingfaceLLaVa-Next图像文本问答多模态开源项目模型生成优化视觉编码器
LLaVa-1.6在提升图像分辨率和视觉指令数据集的基础上,增强了光学字符识别(OCR)和常识推理能力。整合了大型语言模型与视觉编码器,可用于图像描述、视觉问答和多模态聊天等应用。通过优质数据组合和动态高分辨率支持复杂的应用场景,优化算法效率,利用4位量化和Flash-Attention 2提升生成速度,使其成为多模态AI的一种先进工具。
Delexa-7b - 多基准测试中展现出色表现的开源语言模型探索
AI推理Delexa-7bGithubHuggingface开源项目文本生成模型评估结果语言模型
Delexa-7b是开源的大型语言模型,在通用语言任务中表现优越。其在多项基准测试中,包括HellaSwag Challenge,获得了86.49%的准确率。该模型支持生成特定内容,并具备不生成非法内容的能力。在llm-judge平台上的初步评估中,Delexa-7b取得了8.143750的平均得分。其应用领域涵盖STEM推理和AI开发实验,需注意在使用时避免可能的有害生成内容。
Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目
AI模型评估GithubLLaVA-NeXT多模态模型开源实现开源项目视觉语言训练
Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点,基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练,Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力,在多项评估任务中表现优异。
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