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LESS

选择有影响力的数据进行有针对性的指令调整

LESS项目提供了一种数据选择方法,通过选择有影响力的数据来增强特定功能。该项目涵盖了安装要求、数据准备、数据选择和模型训练的详细步骤,并提供相应的脚本和指南。通过预热训练、构建梯度数据存储库、任务数据选择和最终训练四个步骤,提升模型在下游任务中的表现能力。利用Flan v2、COT、Dolly和Open Assistant等训练数据集,以及MMLU、TydiQA和BBH等评估数据集,优化特定任务的模型性能。

LLM-Kit - 无需编程即可部署和定制多语言模型的工具整合包
GithubWebUIsuqin大模型开发部署开源项目语言模型
LLM-Kit项目通过WebUI整合了多种语言模型工具,实现了无需编程即可配置定制化模型和专业应用。项目支持Windows和Linux操作系统以及多个版本的Python,并提供多种训练和推理功能,包括角色扮演、AI智能体和数据库集成。项目还与众多知名模型和工具库兼容,开发者可以轻松上手并参与贡献,进一步优化和扩展项目功能。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。
instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具
CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型
InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法,支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台,包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA,为LLM优化提供灵活高效的解决方案。
LLMs-cookbook - LLMs实践指南 从API应用到模型微调
APIGPT-3.5GithubLLMscookbook开源项目微调
LLMs-cookbook项目提供大型语言模型的实用示例和指南。项目更新了支持多轮对话的GPT-3.5 API WebUI,并包含GPT-3.5 API微调实战教程。内容涵盖从基础API调用到高级模型微调,为开发者提供全面的LLM技术学习资源。
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。
LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具
GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝
LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型,在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练,此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM,自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模,优化资源使用。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力
AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理
AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。
InsTag - LLM监督微调数据分析与优化工具
GithubInsTagLLM开源项目数据分析标签系统监督微调
InsTag是大型语言模型监督微调数据分析工具,通过标记和分类用户查询,量化评估数据多样性与复杂性。该工具为研究人员提供模型训练优化依据,基于InsTag分析结果,仅需6K样本即可训练出TagLM模型。在MT-Bench评测中,TagLM表现优于多个开源LLM,凸显了InsTag在提升LLM训练效率方面的价值。
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稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

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