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摩洛哥方言Darija与英语双语开源数据集DODa

Darija Open Dataset (DODa)是一个专注于摩洛哥方言的开源项目,包含约15万条条目。该数据集提供语义和语法分类、多种拼写形式、词形变化以及大量翻译句子。DODa采用拉丁字母和阿拉伯字母,反映了Darija拼写的多样性,为自然语言处理应用提供了丰富资源。项目目标是成为Darija NLP的重要参考,并鼓励社区贡献。

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总
Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库
Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。
awesome-open-data-centric-ai - 开源工具提升数据驱动的AI构建效率
DCAIData-centric AIGithubRenumicsopen-source工具unstructured data开源项目
该项目提供了多种开源工具,旨在在非结构化数据上实现数据驱动的AI工作流。通过系统地提升训练数据集的质量,可以开发出在实际应用中具备更高价值的AI系统。工具涵盖数据版本控制、嵌入和预训练模型、可视化与交互、异常和噪声检测、可解释性、主动学习等多个类别,且均为活跃维护,适用于日常使用。目标是帮助用户发现并利用这些工具,从而提高AI系统的开发效率和质量。
data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总
Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练
该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段,探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术,以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
Awesome-instruction-tuning - 介绍开源指令调优数据集和模型的精选资源库
GithubHelsinki-NLPLLMsalpacainstruction tuning datasetsmultilingual tools开源项目
此页面汇总了开源的指令调优数据集、模型、相关论文和资源库的精选列表。涵盖传统NLP任务修改的数据集、大型语言模型生成的数据,还包括跨语言翻译工具和研究论文链接。对于研究和应用指令调优技术的研究人员、开发者和数据科学家,这是一个重要的参考资源。
dictalm2.0 - 探索专注于希伯来语词汇与指令优化的生成式语言模型
DictaLM 2.0GithubHuggingface大语言模型希伯来语开源项目文本生成模型预训练
DictaLM-2.0是一种具有70亿参数的预训练生成文本模型,专门用于处理希伯来语文本,增强了词汇和指令功能。模型基于Mistral-7B-v0.1结构,扩充了1000个专属希伯来语词以提升压缩率,并在超过1900亿的自然文本数据上进行持续预训练,包含50%希伯来语和50%英语文本。提供高精度基模型和量化版本,适用于多种应用需求。用户可通过Python代码示例轻松加载和使用。此模型不内含内容审查机制,适合语言模型的专业研究。
odd-platform - 开源数据发现与可观察性平台
GithubODD Platform元数据管理开源项目数据发现数据可观察性数据治理
ODD Platform是一个开源的数据发现和可观察性平台,为数据团队提供现代化的用户友好环境。该平台具备联邦数据目录、端到端数据血缘、ML实验记录和数据质量监控等功能,有助于提高数据民主化效率、增强协作能力并缩短数据发现时间。作为开放数据发现规范的参考实现,ODD Platform支持多种数据源集成,适合需要改善数据治理的组织使用。
Calliar - 阿拉伯书法在线手写数据集助力数字化研究
CalliarGithub在线手写开源项目数据集机器学习阿拉伯书法
Calliar是一个阿拉伯书法在线手写数据集,包含2500个JSON文件的手动注释笔划数据。数据集分为2000个训练样本、250个验证样本和250个测试样本,支持多层级预测。Calliar提供可视化工具和注释服务器,为阿拉伯书法的数字化研究提供了重要资源。
datasets - 公共数据集下载和准备的实用库
GithubMNISTTensorFlow Datasetstf.data.Dataset定制化开源项目性能
TensorFlow Datasets是一个公共数据集下载和准备的实用库,简化数据集加载与处理。通过其API,用户可以访问和使用多个预构建数据集,优化训练管道性能,并确保数据的确定性与可重复性。详情请参考官方教程、指南及API文档,支持在Colab笔记本中交互式操作。此工具适合快速集成数据集与进行机器学习模型训练的开发者。
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