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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。

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展
GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目
该综述介绍了大语言模型(LLMs)中的知识蒸馏(KD)技术,探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中,并深入分析数据增强在其中的作用。此外,文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展,可通过关注仓库获取最新信息。
Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力
AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型
该项目提出创新的多智能体辩论框架,激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程,有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示,此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力,为人工智能领域开辟新研究方向。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
prompt-lookup-decoding - 提升输入相关任务解码效率的创新技术
GithubLLMPrompt Lookup Decoding开源项目性能优化推测解码自回归解码
Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术,利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列,替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度,同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储,适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务,能有效提高处理效率。
LLaVAR - 优化视觉指令微调的文本丰富图像理解模型
GithubLLaVAROCR能力多模态大语言模型开源项目文本丰富图像理解视觉指令微调
LLaVAR项目致力于增强大型语言模型对文本丰富图像的理解能力。通过改进视觉指令微调方法,该项目显著提升了模型在OCR相关任务上的表现。LLaVAR开源了模型权重、训练数据,并提供了环境配置、训练脚本和评估方法,为相关研究和开发提供了全面支持。
URM-LLaMa-3.1-8B - 基于LLaMa的不确定性奖励模型提升AI对未知问题的判断能力
GithubHuggingfaceURM-LLaMa不确定性识别奖励模型开源项目机器学习模型模型训练
URM-LLaMa-3.1-8B是一款开源的不确定性感知奖励模型,通过属性回归和门控层学习两阶段训练,实现对AI回答的多维度质量评估。模型集成了不确定性感知价值头设计,可从有用性、正确性、连贯性等维度评估输出质量,特别适合处理具有不确定性的问题场景。项目提供完整代码实现,支持LLM响应质量研究。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型 支持图像理解与对话
GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型
LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话,支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布,主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中,LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力,为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
DeBERTa-v3-FaithAug - 基于DeBERTa的知识对话系统可靠性评估模型
DeBERTa-v3GithubHuggingface开源项目数据集模型模型训练知识对话自然语言推理
DeBERTa-v3-FaithAug是一个基于DeBERTa-v3架构的自然语言推理模型,通过ANLI数据增强方式进行微调,用于知识对话系统的可靠性评估。模型在原有DeBERTa-v3-large-mnli-fever-anli-ling-wanli基础上优化,提供开源代码和评分接口。该版本相比论文中的原始模型具有更优的平均性能表现。
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