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flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2

基于flan-t5-base的新闻摘要生成,专注内容理解与解析

flan-t5-base-finetuned-QLoRA-v2模型经过cnn_dailymail数据集微调,聚焦新闻摘要生成。基于google的flan-t5-base,模型在评价集的Rouge1、Rouge2、Rougel指标分别为0.244、0.111和0.2032。利用PEFT库、Transformers与Pytorch进行训练,确保了高效兼容性。适合需要自动化理解和处理新闻内容的场景。

hacker-news-digest - 使用 AI 技术获取 Hacker News 文章摘要
ChatGPTGithubGoogleT5Hacker News人工智能开源项目总结
Hacker News Summary 利用 ChatGPT 和 GoogleT5 模型生成 Hacker News 文章摘要及插图,用户可根据文章得分、评论数或发布时间排序,并支持 RSS 订阅。项目托管在 GitHub Pages 上,定期抓取内容并生成摘要,为用户带来流畅的阅读体验。
Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法
Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目
Agent-FLAN通过重新设计训练数据,使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色,并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化,显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
hn_summary - 摘要Hacker News顶尖故事并自动发布至Telegram频道开源机器人
GithubHN SummaryHacker NewsOpenAITelegramgpt-3.5-turbo开源项目
HN Summary 是一个开源机器人,自动摘要 Hacker News 顶尖故事并发布在 Telegram 频道。它使用 OpenAI 的 GPT-3.5-turbo 模型生成摘要,并鼓励用户通过 Telegram 频道提供反馈。这一项目展示了当前大语言模型的能力,并为进一步实验提供了平台。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
finetuned-qlora-falcon7b-medical - 优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验
Falcon-7BGithubQLoRAchatbotsmental health开源项目调整预训练模型
项目基于QLoRA技术对Falcon-7B模型进行微调,以更好地处理精神健康对话。优化后的聊天机器人能够随时提供支持和情感帮助,使用来自在线常见问题和医疗博客的数据集,经过预处理以保持会话格式。微调在Google Colab Pro上完成,但模型也能在低阶GPU上运行。PEFT微调模型提升了响应质量,适用于Gradio前端的聊天机器人。
TextRL - 通过强化学习提高文本生成质量,广泛支持多种模型
GithubHugging Face's TransformersOpenAI GYMTextRL开源项目强化学习文本生成
TextRL是一个Python库,结合Hugging Face的Transformers、PFRL和OpenAI GYM,通过强化学习优化文本生成。该库支持多种文本生成模型,如GPT-2、FLAN-T5和Bigscience/BLOOM,并具备高度的可定制性,适用于各种应用场景,从而提升文本生成的准确性和表现力。
t-few - 参数高效微调方法优于GPT-3上下文学习
GithubT-Few参数高效微调少样本学习开源项目自然语言处理预训练语言模型
t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法,在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能,并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案,研究人员可基于此进行深入研究。
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