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gemma-2-9b-it-SimPO

基于SimPO算法的Gemma模型性能提升

该项目基于Google的Gemma-2-9b-it模型,采用创新的SimPO算法在UltraFeedback数据集上进行微调。SimPO通过对齐奖励函数和生成概率,优化大型语言模型性能,无需参考模型。优化后的模型在多项评估指标上表现优异,尤其是对话能力和生成质量方面。项目提供了详细的模型信息、训练细节和评估结果,为相关研究和应用奠定基础。

gemma-2-2b-jpn-it-gguf - 基于Gemma的日语大模型跨平台量化部署版
GemmaGithubHuggingfacellama.cpp开源项目日语语言模型模型模型部署量子化
基于Google Gemma-2-2b-jpn-it模型的量子化优化项目,通过llama.cpp、LM Studio和LLMFarm实现在Windows、Mac及iOS平台的轻量级部署。该项目遵循Gemma开源协议,提供高效的日语大模型部署解决方案。
Google Gemma Chat Online - 基于Google Gemma的多功能在线对话系统
AI工具AI开发Gemma开源模型部署语言模型
Google Gemma Chat Online集成了Gemma开源语言模型,提供在线对话服务。平台支持2B和7B参数版本,具备跨设备兼容性和多框架支持。Gemma适用于文本生成、摘要等任务,严格遵守AI伦理。开发者可通过Kaggle、Colab和Google Cloud轻松访问。虽有一定限制,Gemma在商业和研究领域仍展现出广阔应用前景。
gemma-2-2b-it-GGUF - Google Gemma模型的GGUF量化版本支持多种位宽
GGUFGithubHuggingface开源工具开源项目推理加速模型语言模型量化
本项目提供Google Gemma-2-2b-it模型的GGUF格式量化版本,支持2-bit至8-bit多种位宽。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该项目与多种支持GGUF的工具兼容,如llama.cpp和LM Studio等,这些工具提供命令行界面、服务器和图形用户界面等多种使用方式,并支持GPU加速,实现了高效灵活的本地模型应用。
gemma-cookbook - Google Gemma轻量级AI模型应用指南与实例
AI模型GemmaGithubGoogle开源开源项目机器学习
Google Gemma是一系列基于Gemini技术的轻量级开源AI模型。本项目收集了Gemma模型的综合指南和实例,涵盖基础应用、微调、部署及工具集成等方面。内容适合不同水平的开发者,为AI应用开发和优化提供参考资源。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法,大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本,项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好,适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍,同时将内存使用降低最多70%,显著优化了资源利用。
SauerkrautLM-Gemma-7b - 双语AI模型的新训练技术应用
GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Gemma-7b双语技能开源项目模型模型微调激光RMT训练技术
SauerkrautLM-Gemma-7b是VAGO solutions与Hyperspace.ai合作开发的AI语言模型。此模型运用激光QLoRA技术来强化语言与数学技能,并采用独特的数据选择周期提升其性能。在多个基准测试中的表现显著提升,显示出其潜在价值。尽管仍在早期阶段,偶尔会有不寻常表现,但在Open LLM榜单上仍有优良表现。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
bge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight - 多语言轻量级模型提供高效排序和相似度评估
GithubHuggingfacebge-reranker-v2.5-gemma2-lightweight压缩比多语言开源项目性能表现模型轻量化
该多语言轻量级排序模型通过词元压缩和逐层优化,节省资源同时维持高性能。根据使用场景和资源限制,用户可灵活选择模型的压缩比例和输出层次,实现高效推理。项目已在BEIR和MIRACL上达到新SOTA性能,技术细节报告将于稍后发布。
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter2 - 通过自我博弈偏好优化实现语言模型对齐
GithubHuggingfaceSelf-Play Preference Optimization合成数据集开源项目模型模型调优训练参数语言模型
该模型在第二轮自我博弈偏好优化中,通过在合成数据集上的微调实现性能提升。基于Meta-Llama-3-8B-Instruct架构,该过程从openbmb/UltraFeedback数据集中提取提示集,并通过snorkelai/Snorkel-Mistral-PairRM-DPO数据集进行三次迭代以提高生成响应的质量。在AlpacaEval和Open LLM排行榜上,该模型在语言理解和推理任务中表现出更优胜率和准确度。
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