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suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top25

提升多语言模型性能的ORPO微调方法

Suzume ORPO使用ORPO技术优化模型性能,特别加强了多种语言的处理能力,是语言模型研究的前沿选择。非商业许可适合学术研究,商业应用版本正在开发中。

suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top75 - 多语言模型的ORPO方法微调及性能评估
GithubHuggingfaceSuzume ORPO开源项目数据集模型训练评估
该项目采用ORPO方法对多语言模型进行微调,使用lightblue/mitsu数据集进行训练,取得了显著的性能提升。推荐的最佳模型版本在多种语言的评测得分均超过基础模型和其他对比模型。研究团队正在开发新的商用版本,旨在未来为商业应用提供支持。
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half - 多语言性能优化,基于lightblue模型的ORPO改进
GithubHuggingfaceSuzume ORPO多语言模型开源项目数据集模型模型优化评估结果
该项目通过ORPO方法对lightblue基础模型进行微调,提升多种语言的自然语言处理能力。模型优化使用了lightblue/mitsu数据集的重要响应。在MT-Bench测试中,这些ORPO模型比基础模型在多个语言中表现更好,预计将来会有商用版本推出。
orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术
GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理
ORPO是一种新型语言模型训练方法,无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志,为AI研究和开发提供了重要资源。
suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本 提升跨语言对话性能
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练
Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型,经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力,同时显著提升了多语言对话表现,涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中,其成绩与顶级7B模型相当,展现了强大的跨语言对话能力。
suzume-llama-3-8B-japanese-gguf - 专注日语对话优化的Llama 3微调模型
GithubHuggingfaceLlama 3Suzumefinetune开源项目数据集日语聊天模型模型
Suzume是Llama 3的日语定制模型,通过近3000个日语对话数据集进行训练,提升了在日语基准测试中的表现。用户可在LM Studio中轻松找到和使用该模型,适用于多种日语交流场景。详细的训练和超参数配置确保了其性能和准确性。
Barcenas-Llama3-8b-ORPO - ORPO方法优化的Llama 3对话模型
GithubHuggingfaceLlama 3ORPO人工智能模型开源项目机器学习模型语言模型
Barcenas-Llama3-8b-ORPO是一款经ORPO方法优化的语言模型,基于Llama-3-SauerkrautLM-8b-Instruct开发。通过整合dolphin-sft数据集和GPT-4增强的对话数据,该模型在对话交互方面实现了显著提升。这一开源项目源自墨西哥新莱昂州,为AI开发者提供了新的模型选择。
Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct - 优化Meta-Llama-3模型在阿拉伯语文本生成中的表现
GithubHuggingfacellama3开源项目文本生成模型评估结果语言模型阿拉伯语
本项目利用ORPO技术对Meta-Llama-3-8B-Instruct模型进行了微调,旨在提升其生成阿拉伯语文本的准确性和连贯性。虽然基准测试结果显示基模型略有优势,但经过微调的模型在实际应用中生成的阿拉伯语文本质量更高。训练数据来自2A2I/argilla-dpo-mix-7k-arabic数据集,并通过lighteval工具进行评估,旨在增强英文模型在阿拉伯语言环境下的适应能力。
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPO - 模型通过ORPO方法提升对话能力
Barcenas-14b-Phi-3-medium-ORPOGithubHuggingfaceORPOVAGOsolutions对话能力开源项目数据集模型
该模型利用ORPO方法,基于VAGOsolutions/SauerkrautLM-Phi-3-medium,通过mlabonne/orpo-dpo-mix-40k数据集训练,旨在提高对话能力和语境理解。
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。
SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果
AlpacaEval 2.0Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubLlama-3-8B-InstructMistral-7B-InstructSPPO开源项目
SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标,有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证,SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源,详情可参考相关论文。
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