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WizardLM

增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目

WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法,该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本,为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。

WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化
WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型,擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统,在MT-Bench评估中表现优异,性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话,适用于各种复杂场景,是一个高效的开源大语言模型选择。
h2o-wizardlm - 为自监督学习模型生成高复杂度指令的开源实现,助力LLM微调
ChatGPT克隆GithubLLMwizardlm开源项目指令微调自动生成
H2o-wizardlm是一个开源项目,旨在从现有指令微调的LLM模型中自动生成高复杂度指令,适用于进一步微调。该项目基于Apache 2.0许可的模型和数据,支持输入指令微调的LLM和种子提示(未来支持文档语料库),输出为高复杂度的指令提示及其响应,无需违反Vicuna或ShareGPT的服务条款。
JudgeLM - 大语言模型开放场景高效评估技术
GithubJudgeLM大语言模型开放式任务开源项目微调模型评估
JudgeLM是一个用于训练和评估大语言模型评判器的开放平台。通过微调技术,该项目实现了对开放场景中大语言模型的高效评估,评判一致性超过人类水平。JudgeLM提供先进的评判器训练和评估代码,能够处理单一回答、多模态模型、多个回答和多轮对话等任务。此外,该平台还集成了分布式多模型服务系统和Web界面,方便用户使用和部署。
WizardMath-7B-V1.1 - 新一代数学推理模型优化Mistral-7B架构实现卓越性能提升
AI训练GithubHuggingfaceWizardMath大语言模型开源项目数学推理机器学习模型
WizardMath-7B-V1.1基于Mistral-7B架构开发,通过强化进化指令训练方法提升数学推理能力。在GSM8k和MATH基准测试中分别达到83.2和33.0的评分,达到7B规模模型中的最佳水平。这一开源数学推理模型展现出与商业大模型相当的解题表现,为数学问题求解提供了新的解决方案。
WizardLM-13B-V1.2-GGUF - 引入GGUF格式,实现增强的Token化和特殊Token支持
GithubHuggingfaceWizardLM人工智能兼容性开源项目模型量化
WizardLM-13B-V1.2-GGUF采用llama.cpp团队发布的创新GGUF格式,替代传统的GGML。相比之下,GGUF在Token化和特殊Token支持方面更具优势,同时能够处理元数据,具有良好的扩展性。该模型兼容多种客户端和库,支持GPU加速,适合于多平台应用,提供高效推理。在量化参数选择上,该模型支持2至8位的CPU+GPU推理,以实现性能与质量的平衡。
WizardLM-Uncensored-SuperCOT-StoryTelling-30B-GGUF - AI叙事模型兼容多种用户界面与库
GGUFGPU加速GithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型模型文件量化
WizardLM系列采用GGUF格式,支持多种平台和量化方法,适合自然语言生成应用,支持Python和LangChain集成及GPU加速。
wavlm-large - 微软WavLM:全栈语音处理的自监督预训练模型
GithubHuggingfaceSUPERB基准测试WavLM开源项目模型自监督学习语音处理预训练模型
WavLM-Large是微软开发的自监督语音预训练模型,针对全栈语音处理任务进行优化。模型基于HuBERT框架,引入混合话语训练策略和门控相对位置偏置,提升了语音内容建模和说话人身份识别能力。通过在94,000小时多样化语音数据上训练,WavLM-Large在SUPERB基准测试中展现出卓越性能,为多种语音处理任务带来显著改进。
WizardLM-1.0-Uncensored-Llama2-13B-GGUF - 解读WizardLM 1.0推出的GGUF格式模型
Eric HartfordGGUFGithubHuggingfaceWizardLM开源项目模型量化
该项目推出了WizardLM 1.0 Uncensored Llama2 13B的GGUF格式模型。GGUF格式是GGML的替代,由llama.cpp团队于2023年8月开发,具备标记化提升和对特定标记的支持,并包含元数据和可扩展功能。用户可在llama.cpp、text-generation-webui和KoboldCpp等多种平台上使用,实现跨平台的GPU加速和优化。项目细分不同量化参数模型,用户可根据需要利用多种工具便捷下载,并依照指南进行部署。模型在兼容性上表现突出,支持LangChain等多种Python库,提供更多使用选择。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力
GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据
基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集,对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次,专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异,并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能,需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发,访问需遵循相关商业许可证。
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