t-few

参数高效微调方法优于GPT-3上下文学习

T-Few 参数高效微调少样本学习自然语言处理预训练语言模型 Github 开源项目

t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法，在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能，并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案，研究人员可基于此进行深入研究。

LLMs-Finetuning-Safety - 大语言模型微调对安全性的潜在影响研究

GPT-3.5Githubharmful examples安全性开源项目微调语言模型

本研究探讨了对齐大语言模型微调可能带来的安全风险。实验表明，即使无意识的微调也可能降低模型安全性。通过对GPT-3.5 Turbo和Llama-2的实验，研究揭示了三个风险等级的微调场景:使用有害、隐含有害和良性数据集。结果显示微调后模型在多个类别中呈现更高有害性,凸显了平衡模型能力和安全性的挑战。

gpt2-lora-random - GPT2模型LoRA微调框架提升语言模型性能的开源项目

GithubHuggingfacegpt2peft开源项目机器学习模型模型训练深度学习框架

gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术，该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南，适合研究人员和工程师使用。

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。

ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法

ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调

ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。

nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架

GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练

nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 参数高效迁移学习的全面资源汇总

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-LearningGitHubGithub参数高效微调开源项目视觉模型预训练模型

该项目提供了关于参数高效迁移学习的全面资源，包含多种调优方法和最新研究。研究人员和工程师可以参考这些资源，以提高预训练视觉模型的微调效率，并了解最新的项目更新，如视觉PEFT库和基准测试。

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景

GithubHuggingfaceT5模型开源项目机器学习校准模型模型测试自然语言处理

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型，专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型，满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程，该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性，为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。

t5-base - 多语言自然语言处理的统一文本转换模型

GithubHuggingfaceT5模型多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理迁移学习

T5-base是一个具有2.2亿参数的语言模型，将NLP任务统一为文本到文本格式。该模型在机器翻译、摘要、问答和分类等任务中表现优异，支持多种语言。T5-base采用创新的预训练方法，结合无监督和有监督任务，在24个NLP任务中进行了评估，为NLP研究和应用提供了强大支持。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

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