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chat_templates

标准化大语言模型聊天模板的开源库

chat_templates是一个开源项目,为指令微调的大语言模型提供标准化聊天模板。该项目支持transformers库的chat_template功能,收录了Llama、Mistral、Qwen等主流大语言模型的聊天模板。此外,项目还提供了用于控制响应生成的配置文件。开发者可借助这些模板和配置,更便捷地使用各类大语言模型进行对话生成。

Llama3-8B-Chinese-Chat - 多功能中英文指令语言模型
GPT-4GithubHuggingfaceLlama3-70BShenzhi Wang中文对话开源项目模型模型优化
Llama3-8B-Chinese-Chat基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,针对中英文用户进行指令调优,提供角色扮演和工具使用功能。其最新的v2.1版本通过扩大数据集,提升数学运算和角色扮演能力,同时减少中英文混杂的回复。项目提供详细的使用指南,适用于多种使用场景,是学习和应用高级自然语言处理技术的优秀工具。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人
这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型,支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式,可用于开发聊天应用及系统集成。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ - 轻量级聊天模型适用于资源受限场景
GPTQ量化GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ是一个经GPTQ量化的轻量级聊天模型。基于1.1B参数的TinyLlama,提供4位到8位多种量化版本,平衡了模型大小和推理质量。支持Linux和Windows平台,适用于文本生成和对话等任务。该模型特别适合资源受限场景和快速部署需求。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
CrystalChat - 适用于编程任务的透明高效语言模型
CrystalChatGithubHuggingface开源开源项目性能指标文本生成机器学习模型模型
CrystalChat是一个基于Llama 2进行指令微调的模型,运用各类公开数据集及自有的WebAlpaca输入,擅长处理语言和编程任务。该模型在多任务处理方面展现出色的表现,尤其在MMLU和HumanEval评测中取得高分。在未经RLHF安全调整的前提下,该开源模型依然保证高度透明和用户可理解性。
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。
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