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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Aquila2 - Aquila2开源模型与聊天模型指南

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页面提供详细的Aquila2系列（包括Aquila2-7B、Aquila2-34B和Aquila2-70B-Expr）和AquilaChat2系列（包括AquilaChat2-7B、AquilaChat2-34B和AquilaChat2-70B-Expr）开源模型信息，包含快速入门指南、微调教程、长文本理解与评估方法及模型下载链接。最新新闻和更新展示了这些模型在多个数据集上的性能，及其在长文本理解和推理任务中的表现，帮助用户全面了解与应用。

LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南

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了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。

SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果

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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

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finetuned-qlora-falcon7b-medical - 优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验

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Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型

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项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

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