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MFTCoder

优化代码大模型性能的多任务微调框架

MFTCoder是一个开源的多任务微调框架,致力于提升代码大模型性能。该框架支持多种主流开源大模型,采用LoRA和QLoRA等高效微调方法,实现多任务平衡训练。MFTCoder还开源了多个高性能代码大模型和高质量数据集,在HumanEval等基准测试中表现优异。这一框架旨在促进代码大模型领域的协作与创新。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
Firefly - 开源大模型训练平台
FireflyGithubQLoRA大模型训练开源项目指令微调预训练
Firefly作为一个开源大模型训练工具,提供预训练、指令微调和DPO的全面解决方案。支持LoRA、QLoRA等高效训练技术,并涵盖多种主流大模型如Qwen2、Yi-1.5,特别适合显存和资源有限的环境。项目不仅开源多种数据集,还在Open LLM排行榜中展示了QLoRA训练的高效性,并与Unsloth合作,进一步优化了训练效率和显存使用。
LMFlow - 开源大型机器学习模型微调工具箱
GithubLMFlowfinetuning优化开源项目性能模型
LMFlow为大型机器学习模型微调提供一个可扩展、便捷且高效的开源工具箱,支持多种优化功能,如自定义优化器训练、LISA算法等,已广泛应用于机器学习领域。
llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型
GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化
Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型,基于Code Llama构建,提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本,能够预测LLVM优化效果,在代码优化与反汇编任务中表现优异,实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途,助力开发者提高代码优化效率。
AutoCoder - 新一代代码生成模型,自动安装和运行所需包
AutoCoderGPT-4 TurboGithub代码生成代码解释器开源项目深度学习
AutoCoder发布了新一代代码生成模型,其测试准确率超过了GPT-4 Turbo。主要功能包括自动安装和执行所需包,解决了之前模型仅在验证代码时启动解释器的问题。该模型支持多个数据集,提供详细的快速入门指南,适合在Linux环境中部署,适用于高效代码生成和执行需求的用户。
CodeLlama-7B-GGUF - 采用GGUF格式的CodeLlama 7B模型提高编码效率与多平台兼容性
CodeLlamaGithubHuggingfaceLLMMeta代码生成开源项目模型模型量化
该项目展示了Meta的CodeLlama 7B模型在GGUF格式中的优势,取代不再支持的GGML格式。GGUF提供了更好的标记和特别符号支持,并具有元数据和扩展性。适用于多种第三方客户端和库,如llama.cpp和text-generation-webui。量化模型可满足不同计算需求,实现CPU+GPU推理的最佳性能,适配多种平台,为高性能编码需求提供多样化解决方案。
mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建
GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调
mLoRA 是一个开源框架,旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法,并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行,支持多种模型和算法,有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。
NEFTune - 革新语言模型指令微调的噪声嵌入技术
GithubLLM微调NEFTune噪声增强嵌入向量开源项目性能提升
NEFTune是一种创新的语言模型指令微调技术,通过向嵌入向量添加随机噪声来提升模型性能。这种方法无需额外计算资源或数据,却能显著改善对话质量。在AlpacaEval评估中,NEFTune将LLaMA-2-7B模型的性能从29.8%提升至64.7%。作为一种高效的LLM微调方案,NEFTune为模型优化提供了低成本、高收益的解决方案。
mmf - 多模态视觉与语言研究平台
Facebook AI研究GithubMMFPyTorch多模态研究开源项目热门视觉与语言
MMF是Facebook AI Research开发的用于视觉与语言多模态研究的模块化框架,支持PyTorch,提供分布式训练功能。该框架包括最新的视觉和语言模型实现,并已支持多项Facebook AI研究项目。MMF也是各类视觉和语言数据集挑战赛(如Hateful Memes、TextVQA、TextCaps和VQA挑战赛)的首选代码基础。
codegen-2B-multi - 提供多语言程序合成的自回归语言模型
CodeGenGithubHuggingface多编程语言开源项目机器学习模型模型程序合成自动生成代码
CodeGen-Multi 2B模型是一种自回归语言模型,经过多个编程语言的大规模数据集预训练,能够合成可执行代码。模型以CodeGen-NL 2B为基础,并在多语言数据上进一步训练,能够从自然语言和编程语言中提取特征。模型在主要代码生成基准上经过评估,可用于从注释生成代码或完成部分代码。用户可借助AutoModelForCausalLM功能加载模型,适用于多种编程语言。
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天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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