LESS

选择有影响力的数据进行有针对性的指令调整

LESS 数据选择指令微调模型训练评估 Github 开源项目

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

BELLE - 推动中文大语言模型的开源发展与指令微调

BELLEGithub中文优化大语言模型开源社区开源项目指令微调

BELLE项目致力于推动中文对话大模型的开源发展，重点关注如何利用开源预训练大语言模型构建具有指令理解能力的个性化语言模型。该项目持续公开指令训练数据、模型、训练代码和应用场景，同时评估不同训练数据和算法对模型性能的影响。BELLE专门针对中文进行优化，仅采用ChatGPT生成的数据进行模型调优，不包含其他来源的数据。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

litdata - 优化数据处理和流式传输工具提升AI模型训练效率

GithubLitData云存储开源项目数据优化数据处理模型训练

LitData是一个开源的数据处理和优化工具，专注于提升AI模型训练效率。它提供并行数据处理、向量嵌入创建、分布式推理和大规模网站抓取功能。LitData优化数据集以加速模型训练，支持云端大规模数据流式传输，并实现远程数据的无本地加载使用。这些特性使LitData成为提高数据处理效率和AI模型训练速度的有力工具。

Llama3-Tutorial - Llama 3模型实践教程从部署到微调评测

GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署

Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程，涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术

ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型

ALMA基于新的翻译模型范式，初步在单语数据上进行精调，接着应用高质量的平行数据进行优化，从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化（CPO），相较于传统监督精调，进一步提高了翻译的精度，可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA，通过过渡性精调和人类撰写的平行数据，确保了在专业翻译任务中的卓越表现。

LECO - 扩散模型概念调整的低秩适应技术

GithubLECOLoRAStable Diffusion开源项目扩散模型概念擦除

LECO是一个基于低秩适应技术的开源项目，专注于扩散模型中概念的擦除、强调和替换。该项目支持多种预训练模型，提供灵活的配置选项，并可在不同GPU平台上运行。通过精心设计的提示词和LoRA权重，LECO不仅可以擦除概念，还能进行概念调整。这为研究人员和开发者提供了探索和改进AI生成模型概念控制能力的有力工具。

INTERS - 指令微调优化大型语言模型的搜索能力

GithubINTERS信息检索大语言模型开源项目指令微调自然语言处理

INTERS是一个包含20个信息检索任务的指令微调数据集，旨在提升大型语言模型的搜索能力。该项目基于43个数据集构建，涵盖查询理解、文档理解和查询-文档关系理解三大类任务。实验表明，INTERS能有效增强LLaMA、Mistral等开源大型语言模型在信息检索方面的表现，为搜索技术发展开辟新路径。

instruct-eval - 指令调优的大型语言模型的评估和比较

AlpacaFlan-T5GithubIMPACTInstructEvalLLM开源项目

InstructEval项目专注于全面评估和比较指令调优的大型语言模型（如Flan-T5和Alpaca），并提供简便的基准测试库和排行榜。该项目支持多种模型和任务，使研究者能够轻松直观地在学术基准（如MMLU和BBH）上比较模型表现。此外，InstructEval发布了用于评估LLM写作能力的IMPACT数据集和安全评估基准Red-Eval，为用户提供多样的测试工具和资源。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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阿里绘蛙

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