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大语言模型指令微调数据集汇总

Instruction Tuning 大语言模型数据集 NLP 多语言 Github 开源项目

该项目整理了大语言模型指令微调所需的多种数据集，包括金标准、银标准/LM生成和偏好数据集。内容涵盖多语言和多模态任务，提供指令-响应对和人类偏好评分等资源。这些数据集有助于提升模型的指令跟随、对话和任务执行能力，为NLP研究和开发提供重要参考。

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练

该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

Instructgpt-prompts - 强大的AI模型指令提示库

ChatGPTGPT-3.5GPT-4Github开源项目指令提示自然语言处理

Instructgpt-prompts项目汇集了针对ChatGPT、GPT-3.5和GPT-4的指令提示,涵盖写作、分析和理解等多种任务。项目提供分类、生成、转换等类型的提示示例,以及常用指令结构和编程任务提示,帮助用户高效利用AI模型解决语言相关问题。通过适当的指令动词,用户可以更好地引导模型,提升工作效率。

AlignLLMHumanSurvey - 更好的理解和对齐大型语言模型与人类需求的方法综述

GithubLarge Language ModelsNLP培训方法开源项目数据收集模型评估

本综述探讨了大型语言模型（LLMs）与人类需求对齐的研究进展，包括数据收集、训练方法和模型评估。文章展示了如何改进LLMs在理解人类指令、避免偏见和减少虚假信息方面的表现，并为研究人员和从业者提供了有价值的参考，助力LLMs更好地满足人类任务和期望。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 - 多语种微调，新增20万中文指令数据集

GithubHuggingfaceLlama-3-8BMagpie多语言能力对齐数据开源项目模型高质量指令

本项目推出基于Meta-Llama-3-8B模型的改进版本，尤其增强了多语言支持。通过引入20万中文数据集，性能已可媲美官方Llama-3-8B-Instruct模型。该版本主要依赖自我微调，展示出高效执行能力。尽管未用到大量监督数据，模型仍在AlpacaEval与ArenaHard等基准测试中表现优异，提供了比传统高人力成本方法更高效的数据生成方案。

mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应

GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率

MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B，通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集，提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构，支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项，便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用，但需注意可能存在的偏见或不准确信息，依据Apache 2.0许可使用。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

OLMo-7B-0724-Instruct-hf - 改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能

GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型评估自然语言处理训练数据语言模型

OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力，基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练，提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。

instructor - 管理大型语言模型结构化输出的Python库

APIGithubLLMsPydanticPython库instructor开源项目

Instructor是一个优化的Python库，专为简化和增强大型语言模型（LLMs）的结构化输出设计。它提供了一系列强大的功能，如自动验证、重试机制和流式处理。支持多种主流模型，是提升LLM工作流效率的理想选择。

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