Phi-CAT

在连续对抗训练中优化Phi-3-mini-4k模型

Huggingface 机器学习对抗性训练开源项目模型 Continuous Adversarial Training Phi-3-mini-4k-instruct Github 大语言模型

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。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型

GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理

SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型，通过四轮微调和超过十亿个token的数据集，实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力，并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用，具体细节可查看相关文档。

pythia-70m - 促进语言模型可解释性研究的小型模型

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Pythia-70m是一个由EleutherAI开发的70M参数小型开源语言模型,旨在促进语言模型可解释性研究。作为Pythia Scaling Suite系列中最小的模型,它使用The Pile数据集训练,提供了大量训练中间检查点。这些检查点有助于研究模型在训练过程中的行为变化。尽管规模较小,Pythia-70m的性能仍可与同等规模的模型相媲美。研究人员可利用该模型探索大型语言模型的内部机制,深化对其工作原理的理解。

pipecat - 开发多模态对话代理的灵活框架

AIGithubPipecat多模态开源项目聊天机器人语音助手

pipecat是一个灵活的框架，用于构建语音和多模态对话代理，适用于个人教练、会议助手、故事讲述玩具、客户支持机器人等应用。通过简单的安装和设置，代理进程可以在本地或云端运行，并支持多种第三方AI服务和传输方式。提供丰富的示例应用和代码片段，帮助开发者快速构建符合特定需求的对话系统。

pythia-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具

GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习

Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。

Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略

GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据

此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。

SecureBERT_Plus - 网络安全领域的增强版语言模型

GithubHuggingfaceSecureBERT+开源项目数据集机器学习模型网络安全语言模型

该模型在网络安全数据上进行训练，提升了9%的MLM性能，使用8xA100 GPU进行大规模训练，目前已上传至Huggingface平台，供用户访问和使用。

pythia-70m-deduped - 促进语言模型可解释性的研究工具

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-70m-deduped是Pythia模型套件中的一个7000万参数的语言模型，由EleutherAI开发。该模型在去重的Pile数据集上训练，提供154个训练检查点，便于研究模型在不同阶段的行为。尽管主要用于可解释性研究，Pythia-70m-deduped在下游任务上的表现也与同等规模模型相当。基于Transformer架构，这个模型为语言建模实验和分析提供了理想的研究平台。

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新

GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习

Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型，不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能，特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术，该模型大幅降低了训练成本，擅长处理数学和代码指令，并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用，不适用于商业用途。

Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型

01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目

Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练，Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二，仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构，通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。

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