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rho

选择性语言建模优化数学推理能力的语言模型

Rho-1项目采用选择性语言建模(SLM)技术,通过聚焦有价值token进行预训练。该模型在GSM8k和MATH等数学推理任务上表现突出,以较少训练量达到基线水平。项目发布了base和code interpreter等多个版本,展现了优秀的数学推理能力。

llemma_7b - 数学推理与计算结合的开源数学语言模型
GithubHuggingfaceLlemma定理证明开源项目数学模型计算工具链式思维
Llemma 7B 是一款以数学推理为核心的语言模型,整合了使用Python和定理证明等工具的计算能力。在数学链式思维任务中,该模型的表现优于同类产品,如Llama-2和Code Llama以及同规格的Minerva版本。其34B参数版本在多个数学数据集测试中表现尤为突出。
Phi-3-medium-4k-instruct - 轻量级多任务语言模型
GithubHuggingfacePhi-3大语言模型开源项目指令微调推理能力模型自然语言处理
Phi-3-medium-4k-instruct是一个14B参数的轻量级开源语言模型,在常识、语言理解、数学和编码等多项基准测试中表现优异。该模型采用高质量合成数据和公开数据训练,经过指令微调和安全优化,支持4K上下文长度。它适用于内存/计算受限环境和低延迟场景,可广泛应用于商业和研究领域。
tiny-random-Phi3ForCausalLM - 轻量级Phi3因果语言模型实现
GithubHuggingfacePhi3ForCausalLMtransformers开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
这是一个基于微软Phi-3-mini-4k-instruct模型构建的轻量级Phi3因果语言模型。模型采用Transformers库实现,配置为32个隐藏单元、64个中间单元、4个注意力头和2个隐藏层。该项目旨在提供Phi3模型的精简版本,在保留核心功能的同时显著减小模型规模。这使其特别适用于资源受限环境或快速原型开发,同时仍可应用于多种自然语言处理任务。
InternLM-Math - 开源双语数学推理大模型
GithubInternLM-Math人工智能大语言模型开源模型开源项目数学推理
InternLM-Math是一个开源的双语数学推理大模型,在形式化和非形式化数学推理方面表现优异。它集成了数学问题求解、证明、验证和增强等功能。该模型在MiniF2F、MATH和GSM8K等基准测试中展现出领先性能,并支持使用Lean语言进行可验证的数学推理。InternLM-Math还可作为奖励模型和数学问题增强助手,为数学研究和应用提供有力支持。
phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合
GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体
phi3-Chinese收录多种phi3训练变体,小体积高性能,适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接,并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题,但仍适用于轻量级垂直任务。
Yi-1.5-6B-Chat - 提升代码、数学、推理能力的开源AI模型
GithubHuggingfaceYi-1.5基准测试开源项目数学推理模型语料库语言理解
Yi-1.5在编码、数学、推理和指令执行方面表现卓越,其通过训练5000亿高质量语料和300万多样化样本的微调实现了更强的表现。同时,Yi-1.5-6B-Chat等多个模型版本提供了不同的上下文长度以适应各种应用场景需求。这些模型在基准测试中表现优异,并且在同尺寸开源模型中领先。用户可通过Hugging Face、ModelScope等平台获取模型资源,快速应用于项目中。
H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术
GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制
H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法,通过识别对注意力分数贡献最大的少数token,显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略,在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上,H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟,为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。
rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
GPT Role-play RealmGithubRuTurboAlpacaRussianSuperGLUESaigarulm开源项目
此项目展示了俄语语言模型的实现与比较,涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集,以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外,还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果,包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
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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