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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。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - Microsoft Phi-3.5-mini模型的GGUF格式多位宽量化版本
GGUFGithubHuggingfacePhi-3.5开源项目文本生成本地部署模型量化模型
此项目提供Microsoft Phi-3.5-mini-instruct模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,取代了GGML。支持2-bit至8-bit多种量化位宽,兼容多个GGUF支持工具,如llama.cpp和LM Studio。这些工具具备GPU加速和Web界面,便于本地部署和使用大型语言模型。
phi-2-GGUF - 以多平台兼容性著称的高效GGUF格式模型
GPU加速GithubHuggingfacePhi 2下载和运行开源项目模型模型兼容性量化方法
探讨2023年8月由llama.cpp团队引入的微软Phi 2项目GGUF格式。页面包含详细的使用指南和应用案例,适合文本生成和推理。Phi 2具备跨平台兼容性和多种量化选项,支持GPU加速,是自然语言处理的良好选择。
TextAttack - 为NLP模型生成对抗样本和进行数据增强的专业工具
GithubNLPTextAttack对抗样本开源项目数据增强模型训练
TextAttack是一个专为自然语言处理(NLP)提供对抗攻击、数据增强和模型训练的Python框架。通过多种预定义攻击策略,用户可以更好地理解和研究NLP模型。TextAttack支持简便的命令行操作和广泛的模型与数据集,提供详细的文档和示例代码,帮助提高模型的泛化能力和鲁棒性。
pythia-1.4b-deduped-v0 - 开源语言模型套件助力可解释性研究
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-1.4B-deduped是EleutherAI推出的开源语言模型,旨在推动AI可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,提供143个均匀分布的检查点,便于研究人员分析模型训练过程。虽然不以下游任务性能为主要目标,Pythia-1.4B-deduped在多项评估中仍表现出色,与同规模模型相当或更优。模型采用Apache 2.0许可,可用于进一步研究、微调和部署。
pythia-410m-deduped - 专为语言模型可解释性研究设计的先进工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-410M-deduped是EleutherAI开发的语言模型系列之一,旨在推动可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,拥有3亿多参数,24层结构和1024维度。它提供多个训练检查点,便于研究模型行为和局限性。Pythia-410M-deduped使用Apache 2.0许可,主要面向科学研究,不适合直接部署应用。
continual-learning - PyTorch 在三种不同场景中实现各种持续学习方法
Continual LearningGithubNeurIPSPyTorchSynaptic Intelligenceincremental learning开源项目
此项目实现了在增量学习场景中的PyTorch深度神经网络实验,支持学术设置下的分类问题,且可进行更加灵活的无任务增量学习实验。项目提供了演示脚本和详细的安装指导,适合多种经典方法的性能对比和自定义实验。
pythia-1.4b - 促进可解释性研究的大型语言模型工具集 提供多个训练阶段检查点
GPT-NeoXGithubHuggingfacePythia大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Pythia-1.4B是EleutherAI开发的大型语言模型,作为Pythia模型套件的一部分,拥有12亿参数规模。该模型在Pile数据集上训练,提供143个中间检查点,便于研究模型训练过程中的行为变化。Pythia-1.4B基于GPT-NeoX框架,采用Apache 2.0许可证。这个模型主要用于语言模型可解释性研究,不适合直接用作商业产品。研究人员可利用Pythia-1.4B及其检查点进行科学实验,探索大型语言模型的功能和局限性。
PhoGPT - 越南语生成预训练模型系列
GithubPhoGPTVietnamese开源项目生成模型聊天机器人预训练
PhoGPT是一个高性能的越南语生成预训练模型系列,包括基础模型PhoGPT-4B和聊天变体PhoGPT-4B-Chat。PhoGPT-4B在102B词汇上预训练,支持8192上下文长度和20K词汇类型。PhoGPT-4B-Chat经过微调,提升了对话和指令响应能力。PhoGPT在开源模型中表现优异,适合多种生成任务。
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO - 模型通过ORPO方法提升对话能力
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPOGithubHuggingfaceORPOVAGOsolutions对话能力开源项目数据集模型
该模型利用ORPO方法,基于VAGOsolutions/SauerkrautLM-Phi-3-medium,通过mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集训练,旨在提高对话能力和语境理解。
adversarial-attacks-pytorch - 提供对抗攻击方法的PyTorch库,支持多种攻击技术
Adversarial ExamplesGithubPyTorchTorchattacks对抗攻击开源项目计算机视觉
Torchattacks是一个专为PyTorch用户设计的对抗攻击库,提供类似PyTorch的接口和函数,便于生成对抗样本。支持包括FGSM、PGD、CW和AutoAttack在内的多种攻击方法,并附有详细的使用案例和安装指南,适用于机器学习和深度学习模型的安全性测试和对抗训练效果的提升。
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