AgentTuning

提升大语言模型的多任务代理能力

AgentTuning LLM AI代理机器学习自然语言处理 Github 开源项目

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

agent-protocol - AI代理标准化通信接口，提升开发效率

AI代理API规范Agent ProtocolGithub开发者体验开源项目整合

Agent Protocol 提供标准化API规范，解决了AI代理开发中接口多样化导致的沟通困难，使开发者轻松实现不同代理间的通信和比较。此外，它具技术栈无关性，可在任何框架中使用，简化开发工具的建设。使用预定义的响应模型，开发者无需编写样板代码，专注于代理核心开发。此协议的采用有望推动AI代理生态系统的快速发展。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具

GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调

InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。

Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力

GithubLion大型语言模型对抗蒸馏开源项目指令微调自然语言处理

Lion项目开发了一种对抗蒸馏框架，通过模仿、辨别和生成三个阶段从专有大型语言模型中提取知识。该框架不断挑战学生模型，提升其能力。使用70k指令数据训练后，Lion (7B)模型性能接近ChatGPT。项目公开了模型权重、训练和推理代码，在开放式生成和推理任务中表现出色。Lion致力于推进语言模型研究，仅限研究用途。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架

ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应

ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。

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