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Platypus

高效经济的大语言模型微调开源项目

PlatypusLLM微调模型合并开源Github开源项目

Platypus是一个开源项目，提供基于LLaMA和LLaMa-2架构的微调和融合模型。该项目使用LoRA和PEFT技术，实现高效的大语言模型微调。Platypus包含完整的训练流程，涵盖数据集精炼、模型微调和权重合并。在多项基准测试中，Platypus展现出优秀性能。这个项目为研究人员和开发者提供了优化定制语言模型的工具。

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介绍相关项目
Platypus2-13B - LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现
GithubHuggingfacePlatypus2-13B人工智能开源项目机器学习模型训练数据集语言模型
该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调，具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练，在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试，以验证适用性并减轻可能的偏见。
Platypus2-7B - 以指令微调提升语言理解的创新模型
GithubHuggingfaceLLaMA2Platypus2-7BSTEM和逻辑数据集低秩适应开源项目指令微调模型
Platypus2-7B是采用LLaMA2架构的指令微调模型，由Cole Hunter和Ariel Lee开发。该模型通过STEM和逻辑数据集优化语言理解，并在ARC、HellaSwag、MMLU和TruthfulQA任务中经过广泛评估。为确保最佳性能，建议在HF训练中将fp16设置为False，bf16为True。在应用该技术时需注意安全性，以避免潜在风险。有关更多信息，请访问其项目网页。该模型在多个任务中展示出色性能，并提醒用户在应用前进行详细的安全性测试。通过其创新的指令微调方法，Platypus2-7B在语言模型领域引入了新的思路。
OpenOrca-Platypus2-13B - 人工智能模型OpenOrca-Platypus2-13B的合并与性能分析
GithubHuggingfaceOpenOrca-Platypus2-13B开源项目文本生成模型模型评估神经网络训练数据集
OpenOrca-Platypus2-13B融合了Platypus2-13B和OpenOrcaxOpenChat-Preview2-13B，采用LoRA技术进行微调，在MMLU、ARC、HellaSwag等基准测试中表现突出，相较初版模型，尤其在LSAT逻辑推理中有显著提升。用户可通过Nomic Atlas查阅完整数据集，并使用特定框架重现基准测试结果。建议开发者在应用之前进行安全测试与调整，以优化部署效果。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。
Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗
GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型
Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。
OpenPipe - 开源模型微调和托管平台，兼容多种LLM
GPT-3.5GithubMistralOpenPipe开源项目模型微调模型托管
OpenPipe是一个开源平台，专注于通过昂贵的大型语言模型（LLM）对小型模型进行微调，满足特定需求。平台支持OpenAI和微调模型间的无缝切换，提供强大的日志查询和模型评估功能，用户可轻松导入数据集并优化模型性能。支持Python和TypeScript SDK，兼容OpenAI聊天完成端点，提供GPT 3.5、Mistral、Llama 2等多种模型的微调和托管服务。
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。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。
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