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PairRM

LLM质量提升的Pairwise奖励模型

Pairwise Reward Model通过比较一对候选输出对每个候选分配质量评分。该模型可用于有效评估LLM质量,通过对候选输出重新排序,增强LLM输出效果,并支持RLHF方法的指令调整。模型基于microsoft/deberta-v3-large,利用多样化的人类偏好数据集进行训练,性能接近GPT-4,在有限资源下实现高效对齐和质量提升。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架
GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目
LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架,用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型,以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具,可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集,LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异,超越了 ChatGPT。
BLEURT-20-D12 - 高效评估自然语言生成质量的深度学习模型
BLEURTGithubHuggingfacePyTorchTransformer模型开源项目文本相似度评估模型自然语言处理
BLEURT-20-D12是一个基于Transformer架构的模型,专门用于评估自然语言生成质量。通过pip安装和简单的Python代码即可使用。该模型比较参考文本和候选文本,计算相似度分数,适用于评估机器翻译和文本摘要等任务的输出。BLEURT-20-D12结合了效率和准确性,为自然语言处理领域提供了有价值的评估工具。
AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述
GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估
本综述探讨了大型语言模型(LLMs)与人类需求对齐的研究进展,包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现,并为研究人员和从业者提供了有价值的参考,助力LLMs更好地满足人类任务和期望。
Sheared-LLaMA-1.3B-ShareGPT - 优化Sheared-LLaMA模型训练,提高语言模型响应能力
GithubHuggingfaceShareGPTSheared-LLaMA开源项目模型模型训练结构剪枝自然语言处理
该项目通过10,000个指令响应对优化Sheared-LLaMA-1.3B模型,提升语言模型效率和性能。该模型可通过transformers.LlamaModelForCausalLM加载,适用于多种应用场景。
self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务
GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化
Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目,利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程,LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎
AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署
MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎,支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API,支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎,与社区共同发展。
REST - 创新检索式推测解码加速大语言模型生成
GithubREST开源项目推测解码推理加速检索式生成语言模型
REST是一种创新检索式推测解码方法,利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练,可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中,REST展现显著速度提升,为提高大语言模型效率开辟新途径。
LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究
GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理
LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用,兼容Hugging Face模型和数据集,性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF,能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性,同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性,为大规模语言模型优化提供了强大支持。
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天工AI音乐平台支持音乐创作,特别是在国风音乐领域。该平台适合新手DJ和音乐爱好者使用,帮助他们启动音乐创作,增添生活乐趣,同时发现和分享新音乐。

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