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suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-top75

多语言模型的ORPO方法微调及性能评估

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。

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。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型(LLM)进行微调,包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接,提供全面的学习资料。此外,项目还包含各类实用工具和技术说明,帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗
GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型
Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍,同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观,初学者只需添加数据集并运行,即可获得性能显著提升的模型。
Bielik-7B-Instruct-v0.1 - 波兰语语言模型的优化与训练方法
Bielik-7B-Instruct-v0.1GithubHuggingface大型计算开源项目机器学习模型波兰语语言模型
Bielik-7B-Instruct-v0.1 是一种微调的波兰语语言模型,利用高性能计算提升语言理解能力。该模型通过权重损失和自适应学习率等技术进行优化,显著提高了性能,并提供多种精简版本。
Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调 加速训练节省内存
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调,将训练速度提高2.4倍,同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本,便于初学者进行高效模型微调。此外,还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例,全面支持各类模型优化需求。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
LongLoRA - 探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用
GithubLLaMA2LoRALongAlpaca开源项目深度学习长上下文语言模型
LongLoRA项目开发了一种高效微调方法,处理大型长上下文语言模型,涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式,在基凊测试中验证了模型性能,技术可应用于多种NLP任务,助力复杂语言处理。实现显著性能优势,为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。
mbart-large-en-ro - mBART微调模型:提升英罗翻译的精度与流畅度
BLEUGithubHuggingfacembart-large-en-ro开源项目微调模型翻译语言模型
mbart-large-cc25在wmt_en_ro上的微调版提供了出色的翻译性能,未处理时BLEU得分为28.1,经过处理后提升至38。项目基于PyTorch框架,开发者可在Hugging Face平台找到相关代码和文档,是多语言处理的有力工具。
Llama-3-8b-rm-mixture - 基于Llama3-8b的奖励模型训练与优化
GithubHuggingfaceLlama3-8bOpenRLHF奖励模型开源项目数据集模型训练
Llama-3-8b奖励模型利用OpenRLHF进行训练,结合OpenLLMAI的数据集,旨在提高模型性能。该项目基于Llama-3-8b-sft-mixture模型,使用余弦调度器,学习率为9e-6,预热比例0.03,批量大小256,并执行一次学习迭代。目标是通过优化和数据集策略,提升模型的奖励决策能力,为深度学习与AI开发者提供精确的工具。
MohamedRashad-Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 阿拉伯语Llama模型优化量化文件提升性能
Featherless AIGithubHuggingfaceMohamedRashad/Arabic-Orpo-Llama-3-8B-Instruct开源项目文本生成模型模型性能优化量化
项目提供优化的GGUF量化文件,以提升阿拉伯语Llama模型性能,支持多种量化类型如Q8_0、Q4_K_S、Q2_K等供选择。由Featherless AI支持,具备即时部署、零基础设施需求及高兼容性,支持超2400种模型,每月服务起价10美元。
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