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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。

SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型
GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型
SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型,采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异,适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试,SuperNova-Medius性能超越同类模型,在保持资源效率的同时提供强大功能,为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
Skywork-Reward-Gemma-2-27B - 先进奖励模型展示小数据集训练的潜力
GemmaGithubHuggingfaceLLaMaSkywork Reward Model偏好学习开源项目模型自然语言处理
Skywork-Reward-Gemma-2-27B是基于gemma-2-27b-it架构开发的奖励模型。该模型仅使用80K高质量偏好对数据进行训练,在数学、编程和安全等多个领域的复杂场景偏好判断中表现优异。目前在RewardBench排行榜位居榜首,证明了利用相对小规模数据集和简单数据处理技术也能构建高性能奖励模型。
prompt-lookup-decoding - 提升输入相关任务解码效率的创新技术
GithubLLMPrompt Lookup Decoding开源项目性能优化推测解码自回归解码
Prompt-lookup-decoding是一种创新解码技术,利用输入提示中的字符串匹配生成候选令牌序列,替代了传统投机解码中的草稿模型。该方法在输入相关任务中显著提升处理速度,同时保持输出质量。无需模型修改或额外数据存储,适用于各类解码器模型及解码策略。特别适合摘要、文档问答和多轮对话等存在高度n-gram重叠的任务,能有效提高处理效率。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用,兼容Hugging Face模型和数据集,性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF,能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性,同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性,为大规模语言模型优化提供了强大支持。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct - 优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现
GithubHuggingfacellama3开源项目文本生成模型评估结果语言模型阿拉伯语
本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调,旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势,但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集,并通过lighteval工具进行评估,旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。
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