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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。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,优化针对中英用户,支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练,提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调,并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型,亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术,显著提升性能
AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型
Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术,涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越,超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。
Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct - Spectrum微调的德英双语Llama模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1Spectrum微调人工智能多语言开源项目模型语言模型
Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct是基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的微调模型,采用Spectrum技术优化25%的层,显著提升德英语能力。该模型在多项基准测试中表现优异,展示了高效微调大型语言模型的潜力,适用于各种需要德英双语能力的应用场景。
bge-reranker-v2-m3 - 多语言重排模型优化检索性能
FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言开源项目文本分类模型语义相关性重排序模型
bge-reranker-v2-m3是基于bge-m3开发的轻量级多语言重排模型。该模型部署简单,推理迅速,支持多语言处理。它能直接输出查询与文档的相关性分数,适用于多种检索场景。在BEIR、CMTEB等评测中表现出色,可有效提升检索系统效果。模型提供多个版本,可根据需求选择。
ALMA-13B-R - 通过对比优化提升ALMA-13B-R翻译准确性
ALMA-RGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA-13B-R采用对比偏好优化技术在机器翻译方面表现优异。该模型使用三联偏好数据实现微调,能够在特定条件下达到甚至超越GPT-4和WMT冠军的水平。这一优化方法提升了翻译的准确性,适用于多种应用场景,为开发者提供了可靠的翻译支持。
open_llama_7b_v2 - Meta AI LLaMA开源复刻
GithubHuggingfaceMeta AIOpenLLaMA大语言模型开源开源项目模型模型评估
OpenLLaMA项目发布了开放许可的LLaMA模型复刻,包括3B、7B和13B模型,使用多种数据集进行训练。项目提供了PyTorch和JAX格式的模型权重,能替代原始LLaMA模型,适用于多种应用场景。模型在多任务测试中表现优异,部分任务超过原始模型。用户可通过Hugging Face平台加载模型,建议暂时避免使用快速分词器。项目旨在提升高效语言模型研究,为AI社区提供共享资源。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍,节省58%内存。支持8种官方语言,适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构,通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐,保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。
Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit - Unsloth技术实现高效低资源的Llama 3.1模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.1Transformers大语言模型开源项目性能优化模型模型微调
该项目利用Unsloth技术对Meta-Llama-3.1-8B模型进行高效微调,节省58%内存并将训练速度提升2.4倍。提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3.1、Gemma-2、Mistral等模型的微调,便于获得性能优化的定制模型。适合资源受限的研究者和开发者使用,实现低成本高效率的大语言模型优化。
Sakura-SOLAR-DPO - 开源大语言模型性能新突破
DPOGithubLLMSakura-SOLAR开源项目模型性能训练代码
Sakura-SOLAR-DPO项目通过模型融合和DPO训练技术,使SOLAR模型在开源大语言模型排行榜上跃居首位。该项目在ARC、HellaSwag等多项基准测试中表现卓越,展现了强大的通用能力和数学推理水平。项目公开了详细的训练代码、超参数配置和提示词模板,为开源AI社区提供了宝贵的技术参考。
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