dolphin-2.9.1-mixtral-1x22b

Dolphin在指令对话及编程能力上的优化

Apache-2.0许可模型精调开源项目模型 Huggingface Dolphin 2.9.1 数据集 Github 训练过程

Dolphin-2.9.1 Mixtral 1x22b通过细致的微调优化了多位来自Mixtral架构的专家，保留了指令、对话及编程的多样化技能，并提供函数调用支持。模型不受审查限制，能够处理各种请求，建议在使用前自行加入合规性层，尤其适合需要高度灵活性和效率的自然语言处理应用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习

Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍，节省58%内存。支持8种官方语言，适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构，通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐，保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。

internlm2-20b - 提供深度适应性和超长文本理解能力的20B语言模型

GithubHuggingfaceInternLM对话模型开源项目性能评测模型模型开源评测工具

InternLM2-20B是一款支持20万字符上下文的语言模型，其在推理、数学和编程领域的表现突出。模型分为基础和对话优化版本，可以满足多样的语言处理需求。通过OpenCompass评测，其展示了卓越的综合性能，适合复杂的研究和商业应用。

OLMo-1B-0724-hf - Dolma数据集驱动的英语语言模型在性能上的进步

DolmaGithubHuggingfaceOLMo开源项目机器学习模型训练数据语言模型

OLMo 1B July 2024版本采用Dolma数据集，显著提高了HellaSwag等任务的评估表现。兼容HuggingFace Transformers v4.40及以上版本，由Allen Institute for AI开发，提供完整的代码、检查点及训练日志，支持实现文本生成与模型微调。在ARC挑战、BoolQ和HellaSwag等自然语言处理任务中表现出色，适用于研究人员和开发者在语言模型科学领域的进一步探索。

OLMo-7B-0724-hf - OLMo开放式语言模型促进语言处理技术进步

AI2GithubHuggingfaceOLMo变形金刚开源语言模型开源项目模型自然语言处理

OLMo是由AI2开发的开源语言模型系列，旨在推动语言模型科学研究。该模型基于Dolma数据集训练，采用先进的Transformer结构，实现性能提升和多阶段优化。OLMo-7B-0724-hf具备强大的文本生成能力，适用于文本推理和生成任务。支持在HuggingFace平台上进行加载、微调和评估，且提供多种数据检查点，方便研究与开发。该项目得到多家机构支持，并在多个主要AI任务中表现优异。

DINO - 降噪锚框实现端到端目标检测

COCODINOGithub图像分割开源项目深度学习目标检测

DINO采用改良的降噪锚框，提供先进的端到端目标检测功能，并在COCO数据集上实现了优异的性能表现。模型在较小的模型和数据规模下，达到了63.3AP的优秀成绩。DINO具有快速收敛的特点，使用ResNet-50主干网络仅在12个周期内即可达到49.4AP。项目还提供丰富的模型库和详细的性能评估，用户可以通过Google Drive或百度网盘获取模型检查点和训练日志。

DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包

ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目

Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。

DeepSeek-V2 - 兼顾效率与经济性的大规模混合专家语言模型

DeepSeek-V2Github大语言模型开源项目混合专家模型自然语言处理预训练模型

DeepSeek-V2是一款基于专家混合(MoE)架构的大规模语言模型,总参数量达2360亿,每个token激活210亿参数。相较于DeepSeek 67B,该模型在提升性能的同时,显著降低了训练成本和推理资源消耗。DeepSeek-V2在多项标准基准测试和开放式生成任务中表现优异,展现了其在多领域的应用潜力。

florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现

Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型

本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。

Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能

AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型

Aurora项目通过整合三大中文数据集，提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调，该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调，提升了模型的架构能力，特别是在零样本任务中表现卓越。

Step-DPO - 优化大语言模型长链推理的高效方案

GithubStep-DPO大语言模型开源项目数学问题模型微调长链推理

Step-DPO是一种旨在提升大语言模型长链推理能力的新方法。该方法通过数据构建流程生成了1万对高质量步骤偏好对数据集，在仅使用少量数据的情况下显著提升了模型性能。研究表明，Step-DPO能将Qwen2-7B-Instruct在MATH和GSM8K测试集上的得分分别提高5.6%和2.4%。应用Step-DPO后的Qwen2-72B-Instruct更是在这两个测试集上分别达到70.8%和94.0%的得分，超越了多个闭源模型。

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