#模型微调

eva02_base_patch14_448.mim_in22k_ft_in22k_in1k

EVA02是一款基于视觉Transformer架构的图像分类和特征提取模型。它结合了平均池化、SwiGLU和旋转位置嵌入技术，在ImageNet-22k数据集上进行预训练并在ImageNet-1k上微调。兼容timm库，以确保在不同设备上的一致性和高效性，广泛适用于多种图像分类和特征提取任务。

gpt2-alpaca

gpt2-alpaca 是在 Alpaca 数据集上进行指令微调的 GPT2 模型，展示了如健康饮食建议、诗歌创作及外星人视角评论等不同生成示例。在 TruthfulQA 和 Winogrande 等多项评测中取得优异成绩，并提供在 Hugging Face 开放 LLM 排行榜上的详细分析，适合研究生成模型表现的人员参考。

roberta-base-finetuned-dianping-chinese

该项目包含利用UER-py和TencentPretrain微调的中文RoBERTa-Base模型，用于用户评论和新闻数据的情感及主题分类。模型可通过HuggingFace获取，适用于多种文本分类任务，具备高度的分类精准度。

calme-2.2-llama3-70b

模型通过DPO精调优化文本生成，基于Meta-Llama-3-70B-Instruct开发，性能在多个基准测试中表现杰出，如IFEval 82.08、HellaSwag 86.22及GSM8k 88.25分。其量化特性提升效能，适宜多种应用场景。

gemma-2-9b-it-function-calling-GGUF

该项目对google/gemma-2-9b-it模型进行细致调优以处理函数调用任务，专注于提高对话生成的灵活性和功能集成。数据集采用DiTy/function-calling且为人类注释，为确保高质量结果输出，支持safetensors和GGUF格式，适用于各种应用场景。模型版本提供多种量化类型，从F16基础格式到Q6_K，适合高效精确实现函数调用的需求。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit

Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。

t5-base-finetuned-common_gen

T5模型在CommonGen数据集上的微调提升了生成性常识推理，通过整合常识知识生成描述日常场景的连贯句子。CommonGen数据集包含30k概念集和50k句子，来自AMT众包和字幕语料。模型在基准测试中表现优异，ROUGE-2为17.10，ROUGE-L为39.47，展示出T5在概述、问答、文本分类等NLP任务中的有效性。

distilbart-mnli-12-3

distilbart-mnli项目是利用No Teacher Distillation技术实现的bart-large-mnli的精简版，着重于零样本分类应用。该模型在保留主要性能的基础上，匹配准确度接近90%。通过复制bart-large-mnli的交替层并在同一数据集上进行微调，模型不断优化提升。用户可按照简单步骤进行微调，实现卓越的分类效果。

bart-large-xsum

本文介绍了facebook/bart-large-xsum模型在文本总结任务中的应用，评估了其在cnn_dailymail、xsum和samsum数据集上的性能。其中，在xsum数据集上表现尤为突出，ROUGE-1评分达到45.4525。此外，还介绍了模型的损失函数优化、生成文本长度及准确性的提升。更多信息及模型变体请参考相关文档。