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Firefly-LLaMA2-Chinese

低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。

Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型:优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型,包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表,使用中英文语料进行预训练,提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型,支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新,用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力
Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理
Chinese-Llama-2是一个开源项目,致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法,并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数,旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,优化针对中英用户,支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练,提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调,并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型,亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
Chinese-Vicuna - 中文LLaMA模型的低资源指令微调方案
AI模型Chinese-VicunaGithubLLaMALoRA开源项目自然语言处理
Chinese-Vicuna项目旨在低资源环境下训练中文LLaMA模型。该方案可在单个RTX-2080TI上进行指令微调,在RTX-3090上实现长上下文多轮对话。具有参数效率高、显卡友好和易部署等特点,支持7B和13B模型微调及垂直领域应用。项目提供完整的训练、推理和部署代码,以及多种优化工具。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
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