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Phi-CAT

在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k模型

该项目通过Continuous Adversarial Training(CAT)算法,对Phi-3-mini-4k-instruct模型进行优化,增强其对抗性攻击的抵御能力,提升鲁棒性。项目详细信息可在Github查阅,有关研究发表在arXiv。

PhoBERT - 为越南语自然语言处理带来革新
GithubPhoBERTtransformers开源项目自然语言处理越南语预训练语言模型
PhoBERT是首个针对越南语的大规模预训练语言模型,基于RoBERTa架构开发。该模型在多项越南自然语言处理任务中展现出卓越性能,包括词性标注、依存句法分析、命名实体识别和自然语言推理。PhoBERT提供base和large两种版本,可通过transformers和fairseq库轻松集成使用,为越南语自然语言处理研究和应用开辟了新的可能。
DeepInception - 通过DeepInception方法探索大型语言模型的安全弱点
DeepInceptionGithubMilgram实验Vicuna大型语言模型对抗性攻击开源项目
DeepInception是一种创新的轻量级方法,能够诱导大型语言模型(LLM)绕过安全防护,持续进行越狱操作。该方法通过构建嵌套场景,利用LLM的拟人化能力,实现自适应逃逸。实验证明,DeepInception在开源和闭源LLM(如Falcon, Vicuna, Llama-2, GPT-3.5/4/4V)上表现出高成功率,揭示了LLM的安全弱点。此研究强调了增强LLM安全措施和防范风险的重要性。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
contrastive-unpaired-translation - 基于对比学习的无监督图像转换
Contrastive Unpaired TranslationCycleGANGithubPyTorch图像到图像转换对比学习开源项目
CUT项目提供了一种基于PyTorch的无监督图像间转换方法,采用局部对比学习和对抗学习技术。该方法较CycleGAN具备更快的训练速度和更低的内存占用,并且无需手工设计损失函数和反向网络,适合单图像训练。支持Linux或macOS系统及Python 3环境,适合在NVIDIA GPU上运行,整个训练和测试流程简单易操作。该项目由UC Berkeley和Adobe Research团队开发,并在ECCV 2020会议中展示。
LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer,模型大小减小至原来的3.7倍,且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer,大幅降低搜索成本,并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务,并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
peft - 大模型高效微调的先进方法
AccelerateDiffusersGithubLoRAPEFTTransformers开源项目
参数高效微调(PEFT)通过只调整少量额外参数来适配大规模预训练模型,大幅降低计算和存储成本,同时性能接近完全微调模型。PEFT与Transformers、Diffusers和Accelerate集成,支持多种下游任务的训练和推理。了解更多方法和优势,请访问官方文档和教程。
MiniGPT-4 - 视觉语言多任务学习的统一接口
GithubMiniGPT-v2图像理解多任务学习大型语言模型开源项目视觉语言模型
MiniGPT-4是一个视觉语言理解项目,整合了Llama 2和Vicuna模型以增强多模态能力。它支持图像描述、视觉问答和多任务学习,能够处理复杂的视觉理解任务。项目的开源性和灵活架构为研究人员和开发者提供了探索视觉语言AI的工具。
PixArt-alpha - 高效训练的Transformer扩散模型实现逼真文本到图像生成
GithubPixArt-αTransformer开源项目扩散模型文本生成图像高效训练
PixArt-α是一个基于Transformer的文本到图像扩散模型,其生成图像质量可与Imagen、SDXL等最先进的图像生成器相媲美。该模型的训练速度显著超过现有大规模模型,仅需Stable Diffusion v1.5训练时间的10.8%。通过采用训练策略分解、高效Transformer结构和高信息量数据等创新设计,PixArt-α在大幅降低训练成本的同时,保证了优秀的图像生成质量、艺术性和语义控制能力。
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Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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阿里绘蛙

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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