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bitnet_b1_58-xl

概述BitNet b1.58模型的再现性和性能

BitNet b1.58模型使用RedPajama数据集进行训练,涵盖100B个令牌,重点研究超参数调节与两阶段学习率及权重衰减的优化。在不同参数下测评PPL和零样本准确率,揭示出因数据处理等随机因素导致的再现性细微差异。模型在Huggingface平台开源,配套评价方法简化效能验证。

t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
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。
LLaMA-1B-dj-refine-150B - LLaMA架构的开源语言模型基于精炼数据集训练
Data-JuicerGithubHuggingfaceLLM开源项目数据集模型模型评估预训练
LLaMA-1B-dj-refine-150B是一个采用LLaMA-1.3B架构的开源语言模型,基于Data-Juicer精炼的150B tokens RedPajama和Pile数据预训练。模型在16个HELM任务上的平均得分达34.21,优于同级别的Falcon-1.3B、Pythia-1.4B和Open-LLaMA-1.3B。项目提供了详细的训练数据集信息和性能对比,可作为语言模型研究的参考资源。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目,旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可,提供了7B和3B模型(1万亿标记训练)以及13B模型预览版(6000亿标记训练)。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重,并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练,整体性能与LLaMA和GPT-J相当,部分任务表现更佳。
bayesian-flow-networks - 将贝叶斯方法与流网络相结合的生成模型新框架
Bayesian Flow NetworksGithub开源项目机器学习概率模型深度学习生成模型
Bayesian Flow Networks是一个结合贝叶斯方法和流网络的生成模型框架。项目提供完整代码实现,包含连续和离散数据的贝叶斯流定义,以及连续时间和离散时间的损失函数。支持MNIST、CIFAR-10和text8等数据集的训练、测试和采样。此框架在图像和文本生成任务中表现出色,为生成模型研究开辟新方向。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
gemma-1.1-7b-it - Google发布的高性能7B参数语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目模型模型评估训练数据
Gemma-1.1-7b-it作为Google最新发布的7B参数语言模型,通过强化学习和人类反馈方法训练,在模型质量、代码生成、事实准确性及多轮对话等方面都实现了显著提升。该模型能够支持问答、摘要和推理等多项任务,同时具备轻量化特点,可在普通笔记本电脑等设备上运行
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现,旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程,展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能,并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0,改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能,提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_70b_final_data_20241026 - 揭示新型Transformer模型的实际应用与研究进展
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型模型卡环境影响评估
该文档介绍了新型Transformers模型的功能、应用领域与局限性,包含使用指南、训练数据概述、程序步骤、评估方法及其环境影响评估,为读者提供全面的信息参考。
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