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Platypus2-7B

以指令微调提升语言理解的创新模型

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。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具,该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持,可快速进行模型训练,并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。
vicuna-7b-v1.3 - 开源对话AI助手 基于LLaMA高性能微调
FastChatGithubHuggingfaceLLaMAVicuna大语言模型开源项目模型聊天助手
Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手,基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练,主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口,便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异,详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看,是AI对话研究的有力工具。
Llama-2-7B-GPTQ - Llama 2 7B的GPTQ量化版本 支持多种参数选项
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
该项目提供Meta Llama 2 7B模型的GPTQ量化版本,包含4位精度、多种组大小和Act Order等参数选项。模型文件兼容AutoGPTQ、ExLlama等框架,适用于GPU推理。项目提供了在text-generation-webui使用的说明,以及Python代码调用示例。这些量化版本在保持性能的同时降低显存占用,便于更多用户部署使用Llama 2模型。
Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化
Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型,专为对话场景优化。在基准测试中表现优异,可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数,适配不同硬件配置,实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
starcoder2-15b-instruct-GPTQ - GPTQ量化的StarCoder2指令微调代码生成模型
GithubHuggingfaceStarcoder2代码生成开源项目指令微调模型模型量化自然语言处理
starcoder2-15b-instruct模型的GPTQ量化版本,经0.7亿高质量代码token微调,HumanEval-Python性能达77.4 pass@1。采用Alpaca指令格式,支持代码生成等任务。提供transformers库和text-generation pipeline使用示例。注意:实际应用前需进行额外安全测试。
mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应
GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率
MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B,通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集,提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构,支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项,便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用,但需注意可能存在的偏见或不准确信息,依据Apache 2.0许可使用。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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