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sapbert-from-pubmedbert-squad2

针对问答系统的超参数微调提升模型性能

项目在squad_v2数据集上微调了SapBERT-from-PubMedBERT,以提升问答任务性能。采用学习率为2e-05的Adam优化器和线性LR调度器,并通过5个训练周期实现模型收敛,最终验证集损失为1.2582。

chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练
本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程,支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新,如支持accelerator和colossalai训练,解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置,适合深度学习研究与应用。
paper-qa - 基于文档的智能问答系统 实现精准信息检索和回答生成
GithubLLMPaperQA嵌入式向量开源项目异步处理文献问答
paper-qa是一款轻量级文档问答工具包,专门从PDF和文本文件中提取信息并生成回答。通过文档嵌入、向量搜索和摘要生成等技术,结合大型语言模型,paper-qa能够提供高质量且有据可依的回答。支持OpenAI、Anthropic等多种嵌入和语言模型,并可集成本地托管模型。工具提供异步API,支持自定义文档添加和引用格式推断,还可整合外部向量存储。这些特性使paper-qa成为科研和信息检索领域的实用解决方案。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南,支持多轮对话与聊天模型
GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练
该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型(LLM),经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架,优化内存占用,并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容,能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重,方便用户下载和使用,提升了实用性与操作性。
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。
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。
Huatuo-Llama-Med-Chinese - 基于中文医学知识的指令微调大语言模型
GithubHuaTuo中文医学知识大语言模型开源项目指令微调本草
本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调,提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献,结合ChatGPT API构建数据集,开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗,模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异,支持个性化微调和应用。
paper-qa - 高效PDF与文本文件问答工具
GithubLLMOpenAIPDF解析PaperQAlangchain开源项目
PaperQA是一款轻量级工具,专为从PDF和文本文件中进行问答设计,通过内嵌引用确保答案准确。默认使用OpenAI Embeddings,支持与langchain和开源模型结合。其流程包括文档向量化、查询向量化、文档搜索、摘要生成、相关摘要选择,并生成最终答案。PaperQA支持异步操作,兼容多种LLM,并提供多种自定义和扩展选项,如本地向量存储和Zotero数据库集成,是科研人员高效处理文档问答的理想选择。
PiSSA - 高效微调大语言模型的创新方法
GithubPiSSA低秩适应参数高效微调大语言模型奇异值分解开源项目
PiSSA是一种创新的参数高效微调方法,通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA,PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中,PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势,还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速,易于从LoRA转换。在多种模型和任务中,PiSSA均表现出色,为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。
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。
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