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Sakura-SOLAR-Instruct-CarbonVillain-en-10.7B-v2-slerp

通过LazyMergekit实现模型融合,探索AI创新应用

NeuralPipe-7B-slerp项目使用LazyMergekit将CarbonVillain-en-10.7B-v2与Sakura-SOLAR-Instruct模型相结合,提供优化的AI解决方案。采用slerp方法实现模型层的组合与自然文本生成,适合多种应用场景。其高效的浮点16位数据类型和自适应设备映射提升性能表现,为AI开发者提供有力支持。

llava-next-interleave-qwen-7b - 研究大规模多模态与聊天机器人的开源自回归语言模型
GithubHuggingfaceLLaVA-Next Interleave人工智能多模态开源开源项目模型研究
LLaVA-Next Interleave是一个开源的自回归语言模型,通过微调多模态指令数据进行训练。基于Qwen/Qwen1.5-7B-Chat框架,主要用于大规模多模态模型和聊天机器人的研究。目标用户包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习和人工智能领域的研究人员和爱好者。项目禁止商业用途,使用者需遵守相关数据集及检查点的原始许可证条款,并确保符合所有适用法律法规。
Qwen2-7B-Instruct-abliterated - 权重正交化在文本生成模型性能中的应用
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct-abliteratedtransformers大语言模型开源项目权重正交化模型模型评估
本项目通过利用failspy的笔记本对Qwen2-7B-Instruct模型进行权重正交化优化,旨在削弱模型的强拒绝方向。尽管模型在优化后可能仍会出现拒绝请求或误解意图的情况,其在ARC、Winogrande等数据集上的性能仍保持高水平。使用lm-evaluation-harness 0.4.2进行评估,结果显示在ARC、GSM8K、HellaSwag等数据集上的表现优异,适合相关应用。
Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1-GGUF - 基于Mistral Nemo 12B的创新多样性写作模型
ArliAI-RPMax-12B-v1.1GithubHuggingface创造力开源项目数据集模型训练
Mistral-Nemo-12B-ArliAI-RPMax-v1.1是基于Mistral Nemo 12B模型的开源项目,专为增强创意及非重复性而设计。该模型在仅两天内完成训练,通过减少重复性措施,对多样化情境与角色具备更强适应性,支持多种量化格式,满足不同应用需求。
SciPhi-Mistral-7B-32k - 基于Mistral-7B-v0.1增强科学推理与教育能力的AI模型
GithubHuggingfaceSciPhi-Mistral-7B-32kTransformer大语言模型开源项目教育能力模型科学推理
SciPhi-Mistral-7B-32k是从Mistral-7B-v0.1微调而来的大型语言模型,通过四轮微调和超过十亿个token的数据集,实现了卓越的科学推理及教育能力。其特点包括采用变压器架构、组内查询注意力、滑窗注意力,并支持字节回退BPE分词器。SciPhi-Self-RAG-Mistral-7B-32k当前可用,具体细节可查看相关文档。
sarashina2-7b - 该语言模型支持多语言文本生成,涵盖日语与英语
GithubHuggingfaceSarashina2-7B句子分割器开源项目文本生成模型训练数据语言模型
该项目的语言模型由SB Intuitions开发,支持日语和英语文本生成。训练数据来自清理后的Common Crawl和SlimPajama语料库,结合了Llama2架构和RoPE位置编码。尽管模型尚未经过指令微调,存在生成不准确或有偏见内容的可能性,但模型的基础能力为开发者提供了进一步优化和安全改进的空间。
Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调效率模型
本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度,减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本,用户能够轻松完成微调过程,非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等,这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。
snowflake-arctic-instruct - 探索混合变换架构在企业AI中的高效应用
ArcticGithubHuggingface开源项目推理示例模型模型架构训练数据量化配置
Snowflake Arctic由AI研究团队开发,是一种将稠密变换器与稀疏门控混合架构结合的模型,提供开源的LLM解决方案。Arctic的模型汇集合计480亿参数,支持Arctic-Base和Arctic-Instruct版本,适用于研究和产品开发。通过DeepSpeed和transformers库的配合,支持自定义代码,实现文本和代码生成。Arctic的教程和cookbook帮助用户定制混合架构模型并优化训练数据质量。
AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30 - 面向自然语言处理的高效AI驱动文本生成模型
A100硬件AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30AI训练GithubHuggingfaceInswave Systems大模型开源项目模型
由Inswave Systems开发的AI模型,基于DPO和SFT方法,并在beomi/Yi-Ko-6B模型上进行训练,实现了有效的文本生成。使用A100x4硬件以提高运行效率,并得到了韩国人工智能中心项目的支持,旨在提升自然语言处理应用的性能。在开放的ko-leaderboard排名中表现优异,展示了其出色的性能和应用潜力。
SoraReview - 大型视觉模型的技术进展与应用前景分析
GithubOpenAISora人工智能大视觉模型开源项目文本到视频生成
本项目综述了Sora等大型视觉模型的发展背景、核心技术和应用前景。内容涵盖数据预处理、模型架构和语言指令处理等关键技术,并分析了在电影制作、教育等领域的潜在应用。同时探讨了安全性和公平性等挑战,为视频生成AI的未来发展提供了全面的技术洞察。
Mistral-7B-Instruct-v0.3 - Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的指令微调与功能调用概述
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3Open LLM Leaderboard功能调用开源项目文本生成模型模型微调
Mistral-7B-Instruct-v0.3模型经过指令微调,支持32768词汇和v3 Tokenizer,并具备功能调用能力。在多个评测如AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag中展示良好表现。该模型支持多种使用方式,包括简单安装、下载指南及在Hugging Face上的文本生成,利用CLI命令与模型对话,或调用自定义功能。尽管缺乏内容审查机制,Mistral团队正与社区合作,以确保输出适合多种环境。
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