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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。

Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化
GithubHuggingfaceLlama3-8bOpenRLHF奖励模型开源项目数据集模型训练
Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练,结合OpenLLMAI的数据集,旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型,使用余弦调度器,学习率为9e-6,预热比例0.03,批量大小256,并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略,提升模型的奖励决策能力,为深度学习与AI开发者提供精确的工具。
LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
NeuralDaredevil-8B-abliterated-GGUF - 在开放LLM排行榜中表现强劲的高性能8B未删节模型
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralDaredevil-8B-abliterated开放LLM排行榜开源项目文本生成模型模型评估
NeuralDaredevil-8B通过DPO微调技术恢复性能损失,在各项基准测试中表现出色,尤其是在Open LLM排行榜中凭借其高MMLU得分排名靠前。适用于无需对齐且需要高准确度的应用场景,如角色扮演。
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct - 高效微调大语言模型的资源节约技术展示
GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Nemo-12b-InstructSpectrum Fine-TuningVAGO solutions开源项目德英数据集模型语言模型微调
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct项目演示了通过Spectrum微调技术实现大语言模型资源高效微调的可能性。采用精心构建的德英Sauerkraut Mix v2数据集,只需微调模型25%层数,即可优化12亿参数的性能,显著提升德语与英语能力,并有助于多语言技能的整体提升。模型在Hugging Face排行榜表现卓越,验证了跨语言增强能力的重要价值,同时保留大部分既有知识。
GritLM-7B - 开源大语言模型在文本生成和分类任务中展现突出表现
GithubGritLM-7BHuggingfaceMTEB开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理
GritLM-7B在文本分类、检索和聚类等多项任务中表现优秀。实测数据显示,模型在AmazonPolarity分类任务达到96.52%准确率,Banking77分类达到88.47%准确率。此外,模型还集成了文本相似度计算、排序和聚类分析等功能,可应用于多样化的自然语言处理场景。
Big-Tiger-Gemma-27B-v1-GGUF - 优化27B参数的高效解码模型 拒绝率低
Big Tiger Gemma 27B v1GithubHugging FaceHuggingface开源项目机器学习模型神经网络
探索27B参数的无审查优化模型 大幅减少信息拒绝 提高复杂计算任务性能 支持多版本改进 包括GGUF和iMatrix 提供优质计算表现和精确度 提升模型应用体验
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
NeuralMonarch-7B - 基于Mistral架构的7B参数大语言模型在多项基准测试中展现卓越性能
GithubHuggingfaceNeuralMonarch-7B人工智能模型开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
NeuralMonarch-7B是基于Monarch-7B开发的开源语言模型,通过DPO技术微调并使用LazyMergekit整合多个基础模型。在Nous基准测试中获得62.73分的平均成绩,支持8k上下文窗口,专注于指令理解和逻辑推理能力。模型提供GGUF量化版本,可用于聊天及推理等多种应用场景。
opt-1.3b - Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型预训练模型
OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,包含125M至175B参数的多个版本。采用先进数据收集和训练方法,性能可媲美GPT-3。该项目旨在推动大规模语言模型的可复现研究,让更多研究者参与探讨其影响。OPT主要应用于文本生成和下游任务微调,但仍存在偏见等局限性。
dspy - 自优化语言模型程序框架
AI框架DSPyGithub开源项目提示工程程序优化语言模型
DSPy是一个语言模型编程框架,通过分离程序流程和参数,实现了提示词和权重的自动优化。该框架引入了新型优化器,能根据特定指标调整参数,有效提升GPT-3.5、GPT-4等模型的性能。DSPy为开发者提供了系统化方法,以更高效地解决复杂AI任务,显著改善了语言模型在各种应用中的可靠性。
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