Awesome-instruction-tuning

介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库

instruction tuning datasets LLMs alpaca multilingual tools Helsinki-NLP Github 开源项目

此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据，还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家，这是一个重要的参考资源。

awesome-instruction-datasets - 多语言高质量开源数据集，促进NLP指令调优

Awesome Instruction DatasetsGithubInstruction TuningLLMsPrompt DatasetsRLHF Datasets开源项目

该项目提供多语言和多任务的高质量开源指令调优数据集，方便研究人员和开发者轻松访问和利用这些资源。收录数据集包括人类生成、自我指令生成和混合生成的数据，以加速NLP领域的发展，支持如ChatGPT的指令跟随型大语言模型的训练。

awesome-instruction-learning - 指令学习文献与数据集综述

AIAwesome Instruction LearningDatasetsGithubInstruction TuningSurvey开源项目

本项目提供了关于指令调优和跟随的优秀阅读列表，包括最新的论文、数据集和详细的分析。这份资源对研究人员和技术从业者非常有用，涵盖从理论到应用的各个方面。通过全面概述和多样分类，用户可以深入了解当前指令学习的趋势和挑战。欢迎任何贡献和建议，共同丰富和改进这一开源项目。

awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集

AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集

该项目收录了一系列开源指令微调数据集，用以训练基于聊天的LLM（如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca）。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习（RLHF）数据集。项目提供了详尽的数据集列表，方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言，覆盖英语、中文等多种语言数据，数据集来源多样，包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集，适合多种LLM训练需要。

instruction-datasets - 大语言模型指令微调数据集汇总

GithubInstruction TuningNLP多语言大语言模型开源项目数据集

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

Awesome-LLMs-Datasets - 完整收录大型语言模型数据集的多维度分类概览

GithubLLMs数据集大语言模型开源项目指令微调数据集评估数据集预训练语料库

这个项目全面收集和分类了大型语言模型(LLM)数据集，包括预训练语料库、指令微调数据集、偏好数据集、评估数据集和传统NLP数据集五大类别。新增的内容涵盖多模态大语言模型数据集和检索增强生成数据集。项目统计了444个数据集的详细信息，覆盖8种语言和32个领域，为LLM研究提供了全面参考资源。

awesome-LLM-resourses - 中文大语言模型全面资源汇总数据处理到评估应有尽有

GithubLLMRAG大语言模型开源项目微调推理评估

该项目汇总了中文大语言模型(LLM)领域的全面资源，包含数据处理、微调、推理和评估等多个环节的开源工具。资源库涵盖最新LLM技术，并收录RAG系统和AI代理等前沿应用。项目为LLM研究者和开发者提供了丰富的工具和信息，有助于推进相关项目的开发与应用。

llm-datasets - LLM微调优质数据集与工具资源库

GithubLLM对话开源项目微调指令跟随数据集

LLM Datasets项目汇集了大语言模型微调所需的优质数据集、实用工具和核心概念。涵盖通用、数学逻辑、编程和对话等多个领域，项目详细阐述了高质量数据集的特征。为研究人员和开发者提供多样化的LLM微调数据资源，旨在促进模型性能提升。

awesome-machine-learning-in-compilers - 编译器和程序优化中的机器学习资源集锦

Github开源项目强化学习机器学习程序优化编译器优化自动调优

这个项目收集了机器学习在编译器和程序优化领域的重要资源,包括研究论文、数据集和工具。涵盖迭代编译、指令级优化、并行映射等多个主题,提供了全面的参考材料。除学术资源外,还包括相关书籍、演讲、软件和基准测试,是该领域研究和开发的综合指南。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

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