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komt-mistral-7b-v1

韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型

项目采用多任务指令调优方法,提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集,生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1,该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示,在韩语任务中的得分优于其他开源模型,尤其在文本生成和问答任务中表现出色,为韩语用户提供更智能的交互体验。

mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库,支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口,可以方便地下载、安装和测试模型,并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南,为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
bonito - 从无标注文本到定制化指令调优数据集的转换模型
BonitoGithubHugging Face合成数据集开源开源项目指令调整数据生成
Bonito:一个开源模型,用于生成用于指令调优的训练数据集,将无标注文本转化为适应多种任务需求的数据集。基于Hugging Face的Transformers和VLLM库,Bonito支持数种任务类型,包括问题生成和自然语言推理,适合学术研究及技术开发使用。
Optimus - 预训练大规模VAE模型革新句子结构
EMNLP 2020GithubOptimus开源项目生成语言模型语言理解预训练
该项目介绍了Optimus,这是首个使用预训练大规模VAE模型进行句子组织的研究。项目展示了隐空间操控的强大功能,包括句子插值和类比生成。其内容涵盖预训练流程、语言建模、引导语言生成和低资源语言理解。项目提供了详细的代码和数据集准备指南,帮助用户复现研究成果。更多信息和项目进展请参阅Microsoft Research博客。
cookbook - 大型语言模型应用开发与优化实用指南
AI模型GithubMistral开源项目数据处理机器学习示例代码
Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例,涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成,为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。
BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调
BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调
BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展,重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景,同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化,仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优,不包含其他来源的数据。
starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型
GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练
StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型,采用公开透明的工作流程,无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对,进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化,支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息,包括数据生成、模型优化和性能验证,适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可,提升代码生成的准确性和效率。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
vits2 - 单阶段文本转语音系统的效率与质量提升
GithubSK TelecomVITS2单阶段模型开源项目文本到语音自然语言处理
VITS2项目融合了对抗学习与结构设计,在单阶段文本转语音技术上实现了显著的质量与效率提升。此模型通过结构和训练机制的优化,增强了语音的自然感和多讲者语音特征的匹配度,并提高了训练及推理速度。VITS2的创新技术显著降低了对音素转换的依赖,支持了完整的端到端处理。
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