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LongForm

反向指令法优化长文本生成模型

LongForm指令调优自然语言处理长文本生成语言模型Github开源项目

LongForm项目开发了一种反向指令方法，利用多样化语料库创建指令数据集。该项目发布了LongForm-C数据集和多个预训练模型，在长文本生成任务中展现出优异性能。研究表明，LongForm模型不仅提升了自然语言生成能力，还在语言理解任务中取得了显著进展。尽管如此，该模型在结构化预测任务和幻觉问题方面仍存在一定局限性。项目采用MIT许可证，并严格遵守相关数据和模型的使用限制。

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介绍相关项目
mlong-t5-large-sumstew - 多语言长文本抽象概述模型，适用于生成标题和摘要
GithubHuggingfacemLong-T5-large-sumstewtitle生成transformers多语言开源项目摘要生成模型
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Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力
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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。
longformer-base-4096-bne-es - 西班牙语长文本处理的高性能解决方案
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longformer-base-4096-bne-es是一个针对西班牙语长文本处理的开源语言模型。它基于Longformer架构，利用西班牙国家图书馆的大规模语料库进行训练。该模型可处理4096个token的输入，适用于问答和文本分类等任务。在多项西班牙语自然语言处理测试中表现出色，为长文本处理提供了有效解决方案。
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DOC是一个基于详细大纲控制的长篇故事生成系统。它结合GPT-3和OPT-175B等大型语言模型，通过计划生成、大纲控制和重排序技术，可创作平均3500多字的故事。相比前代系统，DOC生成的内容在连贯性、相关性和趣味性方面均有提升，为AI辅助创作提供了新思路。
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Awesome-Story-Generation - 大语言模型推动故事生成技术进步与前沿研究
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该项目汇集了故事生成和讲故事领域的关键论文，聚焦大语言模型时代的最新研究。内容覆盖情节发展、写作风格、角色塑造等多个方面，按时间顺序呈现并附带引用计数。项目还包括文献综述和公共资源，为研究者和实践者提供全面参考。
ctrl - 条件Transformer语言模型的功能与应用
CTRLGithubHuggingface偏见和限制开源项目文本生成模型训练数据语言模型
CTRL模型由Salesforce Research开发，是基于Transformer的语言模型，可以通过控制码实现文本的可控生成。模型适用于创意写作、自动化写作任务及特定格式文本的生成，并可通过微调优化其他自然语言处理应用。其训练数据包括来自多个领域的140GB文本数据，使用TPU v3 Pod及Adagrad优化器进行训练，并评估了环境影响。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
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LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南
GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理
LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。
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llm-data-creation是一个基于大型语言模型的数据生成框架。该项目仅需一个格式示例即可创建多种问答任务的合成数据，通过迭代过程生成更多相同格式的数据。这一方法特别适用于缺乏人工标注数据的场景。项目提供完整的数据创建、模型微调和评估流程，在10个公开基准数据集上的评估显示出优秀的跨域性能。
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