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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。

prompt-tuning - 简介提示微调技术的参数优化及其实践方法
FlaxGithubJaxPrompt TuningT5X开源项目模型配置
本指南客观介绍了基于T5X、Flaxformer和JAX的提示微调技术,涵盖完整流程,包括安装、训练和推理,并详细说明在TPU和TPU Pod上执行大规模模型微调的方法。提供了配置文件管理和提示参数初始化的详细步骤,适用于研究人员和开发者优化模型性能。
Mistral-Small-Instruct-2409 - 22B参数高性能指令微调语言模型
AI聊天GithubHuggingfaceMistral-Small-Instruct-2409函数调用大语言模型开源项目模型模型推理
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。
magicoder - 开源代码生成与指令数据的高质量低偏见模型
GithubMagicoderOSS-Instruct人类评估大模型开源代码开源项目
Magicoder项目采用OSS-Instruct方法,通过开源代码片段生成低偏见、高质量的指令数据。Magicoder-S-DS-6.7B模型在HumanEval测试中表现优于GPT-3.5-turbo-1106和Gemini Ultra,展示了卓越的代码生成能力。项目提供多个模型和数据集,并支持在线和本地Gradio演示,适用于多种代码生成场景。
starcoder2-self-align - 自我校准的代码生成大型语言模型
GithubStarCoder2-Instruct代码生成大语言模型开源项目数据生成流水线模型训练
StarCoder2-15B-Instruct-v0.1是一款完全自我校准的代码生成大型语言模型,采用公开透明的工作流程,无需人工注释或专有数据。模型通过生成大量指令-响应对,进一步微调自身。专为Python代码生成任务优化,支持语法验证和定制排序。提供详细的训练和评估信息,包括数据生成、模型优化和性能验证,适用于多种编程任务。模型强调透明度和开放许可,提升代码生成的准确性和效率。
instructor-xl - 基于T5架构的开源文本嵌入模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目文本分类文本相似度模型模型评估自然语言处理
instructor-xl是一个基于transformer架构和T5模型的文本嵌入工具,主要应用于句子相似性计算、信息检索和文本分类任务。该模型已完成多项基准测试评估,包括自然问题回答、文本分类和语义相似度分析等。模型当前主要支持英语文本处理,可用于构建各类自然语言处理应用。
instructblip-vicuna-7b - InstructBLIP:指令微调的通用视觉语言模型
GithubHuggingfaceInstructBLIPVicuna-7b图像描述开源项目指令调优模型视觉语言模型
InstructBLIP-Vicuna-7b是一个基于指令微调的视觉语言模型,以Vicuna-7b为基础语言模型。作为BLIP-2的升级版,该模型旨在实现通用视觉语言处理。它能够执行图像描述、视觉问答等多种任务,展现出卓越的跨模态理解能力。开发者可通过Python接口轻松调用模型,实现图像分析和文本生成。InstructBLIP代表了计算机视觉与自然语言处理融合的最新进展,为多模态AI应用提供了新的可能性。
Zamba2-2.7B-instruct - 基于SSM-Attention混合架构的2.7B参数量高性能指令模型
GithubHuggingfaceZamba2-2.7B人工智能大语言模型开源项目模型模型训练深度学习
Zamba2-2.7B-instruct是一个基于SSM-Attention混合架构的指令模型,通过多个指令和对话数据集微调训练。该模型在MT-Bench和IFEval基准测试中展现出稳定表现,具有较低的推理延迟和内存占用特点,适用于设备端部署场景。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型 支持GPU加速推理
AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。
instill-core - 一款用于数据、模型和管道编排的全栈 AI 基础设施工具
AI基础设施GithubInstill CloudInstill Core开源项目数据管道模型编排
探索instill-core,该全栈AI基础架构工具旨在简化AI驱动应用的数据、模型及数据流水线编排。了解更多详情,请参阅官方文档。
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct - 高性能双语指令微调大语言模型
EXAONE-3.0-7.8B-InstructGithubHuggingface开源许可开源项目性能评估指令微调模型语言模型
EXAONE-3.0-7.8B-Instruct是LG AI Research开发的英韩双语生成模型,拥有78亿参数。经过8万亿token的预训练和指令微调后,该模型在多项基准测试中表现出色,与同等规模的顶级开源模型相媲美。它不仅支持英语和韩语的对话生成,还可应用于广泛的自然语言处理任务,为推动人工智能研究生态系统的发展做出了贡献。
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