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Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO

模型通过ORPO方法提升对话能力

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。

Barcenas-Llama3-8b-ORPO - ORPO方法优化的Llama 3对话模型
GithubHuggingfaceLlama 3ORPO人工智能模型开源项目机器学习模型语言模型
Barcenas-Llama3-8b-ORPO是一款经ORPO方法优化的语言模型,基于Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct开发。通过整合dolphin-sft数据集和GPT-4增强的对话数据,该模型在对话交互方面实现了显著提升。这一开源项目源自墨西哥新莱昂州,为AI开发者提供了新的模型选择。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top75 - 多语言模型的ORPO方法微调及性能评估
GithubHuggingfaceSuzume ORPO开源项目数据集模型训练评估
该项目采用ORPO方法对多语言模型进行微调,使用lightblue/mitsu数据集进行训练,取得了显著的性能提升。推荐的最佳模型版本在多种语言的评测得分均超过基础模型和其他对比模型。研究团队正在开发新的商用版本,旨在未来为商业应用提供支持。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half - 多语言性能优化,基于lightblue模型的ORPO改进
GithubHuggingfaceSuzume ORPO多语言模型开源项目数据集模型模型优化评估结果
该项目通过ORPO方法对lightblue基础模型进行微调,提升多种语言的自然语言处理能力。模型优化使用了lightblue/mitsu数据集的重要响应。在MT-Bench测试中,这些ORPO模型比基础模型在多个语言中表现更好,预计将来会有商用版本推出。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top25 - 提升多语言模型性能的ORPO微调方法
GithubHuggingfaceSuzume ORPO商业用途多语言开源项目模型模型性能训练数据
Suzume ORPO使用ORPO技术优化模型性能,特别加强了多种语言的处理能力,是语言模型研究的前沿选择。非商业许可适合学术研究,商业应用版本正在开发中。
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1 - 高级文本生成模型,适用于多任务应用
CalmeRys-78B-OrpoGithubHuggingfaceOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型精度
CalmeRys-78B-Orpo-v0.1是一款微调自MaziyarPanahi/calme-2.4-rys-78b的模型,利用mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集,支持角色扮演、推理等多种文本生成场景,具备较高准确率和长文本连贯性。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct - 优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现
GithubHuggingfacellama3开源项目文本生成模型评估结果语言模型阿拉伯语
本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调,旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势,但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集,并通过lighteval工具进行评估,旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。
orca_mini_3b - 基于Orca方法优化的OpenLLaMA解释型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMa人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
orca_mini_3b是一个在OpenLLaMA-3B架构基础上开发的语言模型,结合WizardLM、Alpaca和Dolly-V2数据集进行训练,采用Orca论文提出的数据构建方法。模型在ARC、HellaSwag、MMLU等多个基准测试中表现稳定,可通过Google Colab的T4 GPU免费部署运行。该模型主要特点是具备强大的解释能力,能够提供详细的推理过程。
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3Open LLM排行榜准确率开源项目文本生成模型
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型,主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好,提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略,NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能,适用于各类行业需求。
Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1ORPO中文聊天模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。
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