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Truthful_DPO_TomGrc_FusionNet_7Bx2_MoE_13B

利用DPO优化方法提升语言模型的性能

使用DPO Trainer在TomGrc/FusionNet_7Bx2_MoE_13B上优化语言模型,通过TRL实现偏好数据训练,提升模型效果。了解Rafailov等人的直接偏好优化方法,以提升模型性能,提供更精准的结果。

Qwen2-7B-Instruct-abliterated - 权重正交化在文本生成模型性能中的应用
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct-abliteratedtransformers大语言模型开源项目权重正交化模型模型评估
本项目通过利用failspy的笔记本对Qwen2-7B-Instruct模型进行权重正交化优化,旨在削弱模型的强拒绝方向。尽管模型在优化后可能仍会出现拒绝请求或误解意图的情况,其在ARC、Winogrande等数据集上的性能仍保持高水平。使用lm-evaluation-harness 0.4.2进行评估,结果显示在ARC、GSM8K、HellaSwag等数据集上的表现优异,适合相关应用。
prometheus-7b-v2.0 - 用于语言模型评估的开源工具与反馈优化
GithubHuggingfacePrometheus 2开源项目权重合并模型相对评分绝对评分语言模型
Prometheus 2 是一款基于 Mistral-Instruct 的开源语言模型,通过细粒度评估替代 GPT-4 的某些功能。它通过反馈数据微调,支持直接和相对评价。权重合并提升性能,且通过人类反馈优化强化学习模型,适用于多领域评估任务。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half - 多语言性能优化,基于lightblue模型的ORPO改进
GithubHuggingfaceSuzume ORPO多语言模型开源项目数据集模型模型优化评估结果
该项目通过ORPO方法对lightblue基础模型进行微调,提升多种语言的自然语言处理能力。模型优化使用了lightblue/mitsu数据集的重要响应。在MT-Bench测试中,这些ORPO模型比基础模型在多个语言中表现更好,预计将来会有商用版本推出。
opt-125m-dummy-lora - 基于PEFT库的工具用于大型语言模型的优化与微调
GithubHuggingfacefacebook/opt-125mpeft开源项目模型模型卡环境影响训练过程
opt-125m-dummy-lora项目借助PEFT库优化大型语言模型,提供基本使用指导,并探讨模型在训练及评估中的偏见、风险、限制。低碳排放对环保友好,适用于关注高效环保的AI开发者。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top25 - 提升多语言模型性能的ORPO微调方法
GithubHuggingfaceSuzume ORPO商业用途多语言开源项目模型模型性能训练数据
Suzume ORPO使用ORPO技术优化模型性能,特别加强了多种语言的处理能力,是语言模型研究的前沿选择。非商业许可适合学术研究,商业应用版本正在开发中。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
RLHF-V - 通过细粒度反馈优化多模态大语言模型
GithubRLHF-V人类反馈多模态大语言模型幻觉减少开源项目行为对齐
RLHF-V框架通过细粒度的人类纠正反馈来优化多模态大语言模型的行为。该项目收集高效的纠正反馈数据,让标注者修正模型回答中的幻觉片段。实验表明,仅需1小时训练即可将基础模型的幻觉率降低34.8%。RLHF-V在Muffin模型上的验证展示了显著的性能提升,有效提高了模型的可信度。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
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