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KnowPAT

提升大语言模型在特定领域问答中的知识偏好对齐

KnowPAT是一个创新的大语言模型优化项目,专注于提升模型在特定领域问答中的表现。该项目通过整合领域知识图谱构建偏好集,并设计新的对齐目标来微调模型,使其更好地利用外部知识。KnowPAT提供了完整的训练和推理代码,并在RJUA等数据集上进行了实验验证,为领域特定问答系统的开发提供了有力支持。

PatentSBERTa - 基于SBERT的专利文本相似度与分类深度学习模型
GithubHuggingfacePatentSBERTa专利分类句子转换器开源项目模型自然语言处理语义搜索
PatentSBERTa是一个基于sentence-transformers的深度学习模型,用于专利文本分析和分类。模型将专利文本映射为768维向量,实现专利文档的语义搜索和聚类分析。通过SBERT技术计算专利间相似度,支持sentence-transformers和HuggingFace Transformers两种框架调用。
Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案
GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理
Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集,在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明,Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分,超越了多个闭源模型。
magpie - 利用提示对齐的语言模型从零生成高质量对齐数据
GithubHuggingfaceLLMMagpie对齐数据开源项目数据生成
Magpie 项目通过提示对齐的大型语言模型生成高质量的对齐数据,无需提示工程或种子问题。该方法通过对齐模型的预查询模板生成用户查询和响应,已在Llama-3、Qwen2、Phi 3 和 Gemma-2系列模型上测试。最新更新包括多款增强中文问答能力和推理能力的数据集。项目开放这些高质量数据,推动AI民主化,提升模型对齐过程的透明度。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
reasoning-on-graphs - 基于大语言模型和知识图谱的忠实可解释推理
GithubReasoning on GraphsRoG大型语言模型开源项目知识图谱解释性推理
利用大语言模型与知识图谱,提供优化的规划-检索-推理框架,实现忠实与可解释的推理。预训练权重和自动下载的数据集简化了关系路径生成和答案推理过程,并支持多种大语言模型的插拔式推理,使推理结果更具解释性和灵活性。
medAlpaca - 医疗问答大语言模型套件 助力智能医疗对话
GithubMedAlpaca医疗问答大语言模型开源开源项目微调
medAlpaca是一个医疗问答大语言模型项目,基于Stanford Alpaca和AlpacaLoRA开发。该项目提供经过医学文本微调的开源语言模型,可用于开发医疗聊天机器人。medAlpaca使用多种医学数据进行训练,包括医学闪卡、维基和对话数据集。项目还提供详细的数据集描述、训练指南和基准测试结果,旨在推动医疗领域大语言模型的研究与应用。
freshqa - 搜索引擎增强技术提升大型语言模型性能
FreshLLMsGithub大语言模型开源项目搜索引擎增强数据集评估方法
FreshLLMs项目开发搜索引擎增强方法,提升大型语言模型性能。核心组件包括FreshQA问答数据集、FreshPrompt回答生成工具和FreshEval自动评估指标。FreshQA每周更新,保持数据时效性。FreshPrompt整合搜索结果生成回答。FreshEval提供客观评估标准。该项目为研究人员提供开放资源,助力提高语言模型的时效性和准确性,推动AI技术创新。
LLMs-Planning - 大型语言模型规划与推理能力评估与分析工具
GithubLLM人工智能基准测试开源项目规划评估
LLMs-Planning项目包含PlanBench和大型语言模型规划能力分析两个子项目。PlanBench提供可扩展的基准测试,用于评估大型语言模型在规划和推理变化方面的表现。项目还对大型语言模型的规划能力进行了批判性调查,为自然语言处理和人工智能规划领域的研究者提供了重要参考。
rag-stack - 基于RAG技术的企业级智能问答平台
GithubRAGstack企业知识库向量数据库开源LLM开源项目检索增强生成
RAGstack是一个基于检索增强生成(RAG)技术的企业级智能问答平台。该项目支持Llama 2、Falcon和GPT4All等开源大语言模型,利用Qdrant向量数据库实现高效文档检索。RAGstack提供简洁的服务器和用户界面,支持PDF文档上传和智能问答。系统可在本地运行,也可轻松部署到各大主流云平台,为企业提供安全可控的私有化知识问答解决方案。
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