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aya-23-35B

高性能多语言大模型指令微调指南

Aya 23是具备多语言支持的指令微调大规模语言模型,提供开放权重以供研究者使用。此模型结合了Command系列的预训练模型及新发布的Aya Collection,涵盖23种语言,包括中文和英语等。Aya 23 (35B)采用优化的自回归语言模型架构,通过人类指令微调,以支持高质量文本生成。研究者可以在Cohere和Hugging Face体验此模型,适用于多语言任务需求。模型使用CC-BY-NC许可,支持全球研究者的共同使用和研究。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练
LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。
Yi-1.5-9B-Chat-16K - 编码、数学和推理能力出色的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大语言模型开源模型开源项目模型模型评测
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿高质量语料库的预训练和300万多样化样本的微调。该模型保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力,同时显著提升了编码、数学、推理和指令遵循能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,某些方面甚至超越了规模更大的模型。
luxia-21.4b-alignment-v1.2 - 21.4亿参数的高效自然语言处理模型
GithubHuggingfaceLUXIA-21.4B-Alignment参数调优开源项目指令微调数据污染模型自然语言处理
Luxia-21.4b-alignment模型通过直接偏好优化训练,展现出在自然语言处理任务中的出色性能,甚至超越多参数模型。采用最先进的指令微调技术并结合多种数据集进行训练,计划发布多种模型版本。数据污染测试结果显示出色的泛化能力和准确性,在多项基准测试中表现优越。
Configurable-Yi-1.5-9B-Chat - 提升语言模型安全性和灵活性的方法
Configurable-Yi-1.5-9BGithubHuggingface准确率安全调优开源项目数据集文本生成模型
该项目应用Configurable Safety Tuning (CST)技术对语言模型进行微调,以提升其在各种任务场景中的表现与安全性。项目支持多种系统提示,能够适应不同需求,比如无偏见助手或完全开放的助手。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU等多项任务中,该模型展示了卓越的准确性。针对需要调整AI助手安全性和行为的应用场景,该项目提供了一种理想的框架,使模型既能保持有用性又能避免生成非法内容。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
Yi-1.5-9B-Chat - 开源语言模型在编码、数学和推理能力方面表现卓越
GithubHuggingfaceYi-1.5人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Yi-1.5是Yi系列的升级版本,经过5000亿tokens的高质量语料库训练和300万多样化样本微调。该模型在编码、数学、推理和指令遵循方面表现出色,同时保持了优秀的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi-1.5提供多种规模的基础模型和对话模型,在多项基准测试中表现优异,为用户提供了一个功能强大的开源语言模型选择。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
FLM-2-52B-Instruct-2407 - 优化架构的开源大规模语言模型 高效训练与多领域评估
FLM-2GithubHuggingface大语言模型开源开源项目微调模型评估
FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型,采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数,基于GPT风格的仅解码器架构,并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中,模型展现出优秀的中文理解和生成能力,尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出,某些领域甚至超越了更大规模的模型。
luxia-21.4b-alignment-v1.0 - 指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0
GithubHuggingfaceluxia-21.4b-alignment-v1.0使用说明开源项目指令微调模型监督微调直接偏好优化
luxia-21.4b-alignment-v1.0是基于luxia-21.4b的指令微调和对齐模型,使用监督微调和直接偏好优化技术,提升模型的准确性和使用体验。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型,优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程,节省70%的内存,支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时,提供易用的Google Colab工具,支持多语言和长文本处理,适用于生成长达8000字符的内容,并集成到Transformers库中,便于部署应用。
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