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指令微调的文本嵌入模型

INSTRUCTOR 文本嵌入模型定制化任务高性能 Github 开源项目

INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型，无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入，支持多种任务和领域，覆盖70项不同的嵌入任务，表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务，并提供详细的安装及使用指南。

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Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练

Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

tensorflow-nlp-tutorial - Tensorflow 2.0 自然语言处理实用教程

BERTGithubKoGPT-2NLPTensorflow开源项目딥 러닝

此项目包含一系列基于Tensorflow 2.0的自然语言处理教程。教程内容详细，基于e-Book中的理论，涵盖BERT、KoGPT-2、CTM等模型的文本分类、生成、关键词提取和话题建模实操。用户通过Colab链接即可在线练习，无需额外安装Python。该项目持续更新，提供最新的自然语言处理技术和代码示例。

gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型

Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型

本页面详细介绍了生成代表性指令微调（GRIT）技术，该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试（MTEB）中树立了新标杆，并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳，同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练，无性能损失，并提高了检索增强生成（RAG）的速度超过60%。代码和模型均已免费开放，欢迎社区贡献和使用。

open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具

GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目

该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点，支持多种开源句子转换模型，包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南，方便用户在多种环境下运行服务器，实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试，体验开源文本向量生成的便捷性。

Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重，实现高效文本生成

AI模型GithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct开源项目推理能力模型责任感考量量化格式

Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式，提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重，适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异，尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。

Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率

GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调

项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本，便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理，内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码，便可获得加速至最高3.9倍的微调模型，支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程，适用于文本生成和对话模板。

LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险

GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目

该项目通过稳健的指令调优，减少大规模多模态模型的幻觉现象，提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据，通过 GPT-4 生成，提供正面和反面的指令示例，以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展，为相关领域提供重要的数据支持。

mteb - 多任务文本嵌入模型评估基准

GithubMTEB基准测试开源项目文本嵌入自然语言处理评估

MTEB是一个开源的文本嵌入模型评估基准，涵盖多种任务类型和语言。它提供标准化的测试集、灵活的评估配置和公开排行榜。研究人员可以使用MTEB评估自定义模型，添加新任务，并进行模型性能比较，从而推动文本嵌入技术的进步。

SimCSE - 简单便捷的句子嵌入对比学习工具

GithubSimCSE句子嵌入对比学习开源项目无监督学习有监督学习

SimCSE项目提供一个简单的句子嵌入对比学习框架，支持有标签和无标签数据。无监督模型使用标准dropout通过输入句子预测自身，有监督模型利用NLI数据集的注释对进行对比学习。用户可以轻松安装并使用SimCSE进行句子嵌入、相似性计算和句子检索。该项目支持HuggingFace集成和faiss相似性搜索库，并提供全面的模型评估和训练脚本。详细信息和代码请参阅SimCSE仓库。

相关项目

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