Platypus2-7B

以指令微调提升语言理解的创新模型

Github 开源项目指令微调低秩适应 Huggingface LLaMA2 STEM和逻辑数据集 Platypus2-7B 模型

Platypus2-7B是采用LLaMA2架构的指令微调模型，由Cole Hunter和Ariel Lee开发。该模型通过STEM和逻辑数据集优化语言理解，并在ARC、HellaSwag、MMLU和TruthfulQA任务中经过广泛评估。为确保最佳性能，建议在HF训练中将fp16设置为False，bf16为True。在应用该技术时需注意安全性，以避免潜在风险。有关更多信息，请访问其项目网页。该模型在多个任务中展示出色性能，并提醒用户在应用前进行详细的安全性测试。通过其创新的指令微调方法，Platypus2-7B在语言模型领域引入了新的思路。

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