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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。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术,该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估,评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码,能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外,该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面,方便用户使用和部署。
Video-LLaVA - 统一视觉表示学习的新方法 增强跨模态交互能力
GithubVideo-LLaVA图像理解多模态开源项目视觉语言模型视频理解
Video-LLaVA项目提出了一种新的对齐方法,实现图像和视频统一视觉表示的学习。该模型在无图像-视频配对数据的情况下,展现出色的跨模态交互能力,同时提升图像和视频理解性能。研究显示多模态学习的互补性明显改善了模型在各类视觉任务上的表现,为视觉-语言模型开发提供新思路。
llm-data-creation - 大型语言模型驱动的自动数据生成框架
EMNLPGithub大语言模型开源项目微调数据创建评估
llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据,通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程,在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
VILA - 创新的视觉语言模型预训练方法
GithubVILA多模态开源项目视觉语言模型量化预训练
VILA是一种新型视觉语言模型,采用大规模交错图像-文本数据预训练,增强了视频和多图像理解能力。通过AWQ 4位量化和TinyChat框架,VILA可部署到边缘设备。该模型在视频推理、上下文学习和视觉思维链等方面表现出色,并在多项基准测试中获得了优异成绩。项目完全开源,包括训练和评估代码、数据集以及模型检查点。
HalluQA - 中文大语言模型幻觉评估基准
GithubHalluQA中文幻觉大型语言模型开源项目评估基准问答任务
HalluQA是一个评估中文大语言模型幻觉问题的基准测试。该项目包含450个涵盖多领域的对抗性问题,考虑中国特色文化因素。HalluQA提供数据集、评估脚本和多选任务,采用GPT-4评估非幻觉率。研究结果揭示不同模型在处理误导性和知识性问题的表现,为中文大语言模型的改进提供参考。
DOVER - 创新解耦视频质量评估方法
DOVERGithub开源项目深度学习用户生成内容美学和技术评估视频质量评估
DOVER是一种创新的视频质量评估方法,将审美和技术两个维度解耦,为用户生成内容提供全面评估。该方法从现有UGC-VQA数据集中分离这两个维度,并提供了包括轻量级DOVER-Mobile在内的多个版本。项目开源了代码、演示和权重,支持单视频和批量视频集评估,并提供了详细的安装使用说明。DOVER在多个基准数据集上取得了领先性能,为视频质量评估领域带来了新的研究方向。
KoLLaVA - 韩语多模态视觉语言助手
GithubKoLLaVA多模态模型大语言模型开源项目视觉语言助手韩语
KoLLaVA是基于LLaVA框架开发的韩语多模态AI模型。通过韩语指令微调,该模型实现图像理解和多轮对话,可回答图像相关问题并进行视觉推理。项目开源了预训练和指令微调数据集、模型权重,并提供详细使用说明,为韩语多模态AI研究与应用提供了重要资源。
datablations - 对在数据限制下扩展语言模型的方法的研究
C4Githublanguage models开源项目数据稀缺数据重复训练数据
本项目研究在数据受限情况下扩展语言模型的方法。通过对9000亿训练令牌和90亿参数模型进行实验,提出并验证了重复令牌和多余参数的计算优化法则。实验涵盖数据增强、困惑度过滤及去重处理。相关模型和数据集公开在仓库,有助于在资源有限情况下高效训练和优化语言模型。
dolly-v2-12b - Databricks开源商用语言模型
GithubHuggingfacedolly-v2-12b大语言模型开源项目性能限制指令调优数据集模型
dolly-v2-12b由Databricks开发,基于Pythia-12b构建,是一款为商业用途优化的大规模指令遵循语言模型。通过15000条指令/响应数据库微调,展示其在多领域应用中的潜力,如信息提取和问答系统。同时,提供更小的dolly-v2-7b和dolly-v2-3b版本以适应不同需求。
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