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txtinstruct

开源框架简化指令调优模型开发

txtinstruct是一个开源的指令调优模型训练框架,支持开放数据和模型,可与自有数据集成。它旨在解决指令数据集和大型语言模型许可不明确的问题,便于构建个性化指令数据集和模型。基于Python 3.8+和txtai构建,txtinstruct提供简便的安装方法和丰富示例,方便用户快速开发指令调优模型。

granite-3.0-2b-instruct - 提供多语言支持的文本生成模型,适用于构建智能助手
GithubGranite-3.0-2B-InstructHuggingface多语言支持开源项目文本生成模型模型架构训练数据
Granite-3.0-2B-Instruct是由IBM开发的文本生成模型,支持十二种语言,包括中文。模型在基础模型Granite-3.0-2B-Base的基础上经过细调优化,结合开放源码和内部合成数据集。它能够执行文本分类、提取、问答及代码相关任务,采用decoder-only架构。适用于多领域的人工智能助手构建,但在非英语任务的性能可能不如英语任务。
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重,实现高效文本生成
AI模型GithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct开源项目推理能力模型责任感考量量化格式
Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式,提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重,适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异,尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。
Qwen2.5-1.5B-Instruct - 多语言支持的轻量级指令型语言模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理
Qwen2.5-1.5B-Instruct是Qwen2.5系列的指令型语言模型,拥有1.5B参数。它支持29种语言,能处理32,768个token的上下文并生成8192个token的文本。该模型在指令理解、长文本生成和结构化数据处理方面表现优异,尤其擅长编程和数学领域,可应用于多种自然语言处理任务。
falcon-40b-instruct - 40B参数规模的开源指令型语言模型
Falcon-40B-InstructGithubHuggingface人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Falcon-40B-Instruct是TII公司开发的大规模开源语言模型,基于Falcon-40B微调而来。该模型拥有40B参数,在开源模型中性能领先。它采用了FlashAttention和multiquery等优化技术,主要用于聊天和指令任务。运行该模型需要85-100GB内存。虽然性能出色,但在生产环境中使用时仍需评估潜在风险。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型
AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本,提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理,兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板,适用于指令任务。由TheBloke量化发布,旨在提供高效易用的开源大语言模型。
Mistral-7B-Instruct-v0.3 - 指令微调大语言模型支持聊天和函数调用
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3函数调用大语言模型开源项目模型聊天机器人自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.3是Mistral-7B-v0.3的指令微调版本,词汇表扩展至32768个token,支持v3分词器和函数调用。可通过mistral-inference库实现聊天和指令跟随功能,也兼容Hugging Face transformers库。该模型提供了文本生成和函数调用示例,但缺乏内容审核机制,部署时需谨慎考虑。
Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型 支持131K token超长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-72B-Instruct是一个支持131,072个token超长上下文的指令微调大语言模型。在语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理等多项基准测试中表现优异,超越多数开源模型。采用改进的Transformer架构,通过大规模数据预训练和优化。集成YARN技术处理长文本,可通过vLLM部署。
Infinity-Instruct-7M-Gen-mistral-7B - Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B 提升AI模型指令执行效率的开源方案
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能研究院开源开源项目数据集模型
Infinity-Instruct-7M-Gen-Mistral-7B是一个公开可用的监督指令微调模型。它在Infinity-Instruct-7M和Infinity-Instruct-Gen数据集上进行优化,无需用户反馈强化学习。在AlpacaEval 2.0评测中,该模型表现优于Mixtral 8x22B v0.1、Gemini Pro和GPT-4。使用创新的训练技术,显著减少了模型训练成本,且基于与OpenHermes-2.5-Mistral-7B相同的聊天模板,专为对话场景设计。该模型和相关资源仅用于学术研究,且准确性不可担保。
deita - 自动数据选择工具助力大语言模型指令调优
DeitaGithub开源项目指令调优数据选择语言模型
Deita是一个开源项目,为大型语言模型的指令调优提供自动数据选择工具。项目包含开源工具包、高质量轻量级数据集和高效训练模型。Deita模型使用仅十分之一的指令调优数据,就能达到其他先进聊天模型的性能水平。项目提供全面评估结果,展示了在多项基准测试中的表现。
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