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GODEL-v1_1-large-seq2seq

提升对话任务表现的大规模预训练模型

HuggingfaceGODELTransformer模型开源项目模型预训练模型多轮对话Github对话生成

GODEL是为目标导向对话设计的预训练模型，使用基于Transformer的编码器-解码器架构，能从外部文本中生成响应。该模型在需要外部信息支持的对话任务中表现出色。v1.1版本在551M条Reddit多轮对话及5M条指令和知识对话上训练，能通过少量特定对话高效微调，适合需要情感共鸣或基于知识生成安全响应的情境。

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GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
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本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。
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WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法，该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本，为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
leo-hessianai-7b-chat - 德语对话模型，适用于多种自然语言处理任务
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本项目提供基于LeoLM/leo-hessianai-7b的德语对话模型，经过德语指令数据集的微调，适用于写作、解释及讨论，数学和高级推理仍具挑战。支持英语和德语，并拥有8k上下文长度，为德国开源和商业语言模型的研究发展助力。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
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LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总，包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容，如Transformer和GPT模型的原理和源码解析，以及混合专家模型（MoE）等前沿技术。此外，还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧，帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
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WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型，擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统，在MT-Bench评估中表现优异，性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话，适用于各种复杂场景，是一个高效的开源大语言模型选择。
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Qwen1.5是Qwen2的测试版，提供多语言支持和32K上下文长度的稳定性，并通过大规模数据预训练和偏好优化，大幅提高了对话模型的人类偏好表现。项目涵盖多种模型尺寸，包括最大110B和MoE架构的14B模型，基于Transformer技术，使用SwiGLU激活和组查询注意，提供强大的文本生成与灵活定制功能。
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