LLM2LLM

探索迭代数据增强提升语言模型性能

LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法，旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选，创建高质量训练数据，逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南，为相关研究和开发工作提供了参考资源。

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论文

介绍相关项目

self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务

GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化

Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目，利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程，LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。

data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总

Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练

该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段，探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术，以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。

LLM4Annotation - 大型语言模型在数据标注中的应用及研究进展

Github大语言模型少样本学习开源项目提示工程数据标注知识蒸馏

LLM4Annotation项目概述了大型语言模型在数据标注领域的应用研究。该项目涵盖LLM标注方法、质量评估及学习利用等方面，探讨了LLM提升数据标注效率和质量的潜力。这份综述为相关研究人员提供了系统性参考，展示了LLM在数据标注领域的最新进展。

LLMDataHub - 大语言模型训练数据集合

GithubLLMDataHub大语言模型开源社区开源项目数据集聊天机器人

LLMDataHub汇聚高品质大语言模型训练数据，为研究人员和从业者提供丰富的数据资源。该平台涵盖多种数据集，适合提升聊天机器人对话质量、应答生成及语言理解。同时，平台更新最新数据集，助您获取行业前沿资源。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

LLM-eval-survey - 汇集了涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源

ChatGPTGithub大型语言模型开源项目自然语言处理论文评估

作为一个独立资源，LLM-eval-survey汇集了关于大型语言模型（LLMs）的全面评估研究与资源。涵盖自然语言处理、逻辑推理、机器翻译等领域，旨在提升对这些先进模型的理解和应用。项目通过多维度的评估方法，助力研究人员和开发者深入探索LLMs的潜力与挑战，推动人工智能技术进步。还定期更新最新研究论文和实用资源，为学术和工业界提供重要信息与工具。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练

MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现，如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练，还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径，为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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