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Mistral-Small-Instruct-2409

22B参数高性能指令微调语言模型

Mistral-Small-Instruct-2409是一款22B参数的指令微调语言模型,具备32768词汇量和32k序列长度。该模型支持聊天、指令跟随和函数调用等功能,可通过vLLM、mistral-inference或Hugging Face Transformers库进行使用。作为一个开源项目,Mistral-Small-Instruct-2409为自然语言处理研究和应用提供了新的可能性。

EasyInstruct - 大型语言模型指令处理框架简介
EasyInstructGPT-4GithubPython包大语言模型开源项目指令处理框架
EasyInstruct是一个易于使用的指令处理框架,适用于GPT-4、LLaMA、ChatGLM等大型语言模型。框架模块化实现指令生成、选择和提示,支持Self-Instruct、Evol-Instruct和反向翻译等技术,提供丰富的选择指标如长度、困惑度和GPT评分,并包含Shell脚本和Gradio应用的快速上手指南。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
LRV-Instruction - 通过稳健指令调优降低多模态模型幻觉风险
GPT4GithubLRV-InstructionMiniGPT4mplug-owl多模态模型开源项目
该项目通过稳健的指令调优,减少大规模多模态模型的幻觉现象,提升其在复杂视觉和语言任务中的表现。LRV-Instruction 数据集包含多种视觉和语言任务数据,通过 GPT-4 生成,提供正面和反面的指令示例,以提高模型的鲁棒性和准确性。最新的研究进展和更新内容不断推进多模态图表理解和图像上下文推理基准的发展,为相关领域提供重要的数据支持。
Instruction-Tuning-Survey - 深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用
DatasetsGithubInstruction TuningLarge Language ModelsModelsarXiv开源项目
本文综述了大型语言模型的指令微调技术,包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素,如数据集规模和质量等,并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型
AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型
MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术,在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色,不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型,还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模,展示了其在移动设备应用中的潜力。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较
AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目
InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型(如Flan-T5和Alpaca),并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务,使研究者能够轻松直观地在学术基准(如MMLU和BBH)上比较模型表现。此外,InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval,为用户提供多样的测试工具和资源。
InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
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