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大型语言模型训练与评估的开源综合框架

DataComp-LM大语言模型数据处理模型训练评估Github开源项目

DataComp-LM是一个开源的大型语言模型训练和评估框架。它提供了超过300T的CommonCrawl标准语料库、基于open_lm的预训练方案和50多项评估指标。研究人员可利用该框架在411M至7B参数规模下进行数据集构建实验。通过数据集优化，DataComp-LM已显著提升了模型性能，创建了多个跨规模表现优异的高质量数据集。

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介绍相关项目
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
EasyContext - 优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目
EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
EasyContext 是一个开源项目，致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术，实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求，EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性，并提供简洁的实现代码和评估结果，为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
xlm-roberta-xl - 基于2.5TB数据训练的100语种自然语言处理模型
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa-XL多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
XLM-RoBERTa-XL是基于2.5TB CommonCrawl数据训练的大规模多语言模型，支持100种语言的自然语言处理。该模型采用掩码语言建模进行自监督学习，适用于序列分类、标记分类和问答等需要理解整句上下文的任务。XLM-RoBERTa-XL为多语言NLP研究和应用提供了强大的基础，但不适合文本生成类任务。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
awesome-LLMs-In-China - 中国AI大模型全面收录及发展动态
ChatGLMGithubLLaMA人工智能大模型开源开源项目
这个项目系统收录了中国AI大模型的详细信息，涵盖机构、来源和分类等。通过持续更新，记录各类大模型的发展动态，包括百度文心一言、阿里通义千问等知名通用模型，以及医疗、金融等专业领域模型。项目还提供评测数据集和开源基础模型列表，为研究中国AI发展提供全面参考。
Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态
Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理
本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型，其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练，性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中，MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程，包括检查点、分词器、语料库和优化代码，为大语言模型研究提供了宝贵资源。
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