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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。

Mistral-Large-Instruct-2407 - Mistral大语言模型在多语言理解与高级推理方面展现卓越性能

GithubHuggingfaceMistral-Large-Instruct人工智能授权函数调用多语言支持大语言模型开源项目模型

Mistral-Large-Instruct-2407作为一款基于123B参数构建的大规模语言模型，集成了多语言处理、代码编程和数学推理等核心功能。模型配备128k上下文窗口，支持80余种编程语言，同时提供函数调用与JSON输出特性。在MMLU测试中达到84.0%的优异成绩，MT Bench评分为8.63，彰显其在自然语言处理领域的实力。目前该模型已开放研究及非商用场景应用。

SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct - Mixtral-8x7B基础上的多语言指令微调大模型

DPO对齐GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct多语言开源项目模型混合专家模型自然语言处理

SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct是基于Mixtral-8x7B-Instruct的多语言指令微调模型，支持英、德、法、意、西五种语言。模型通过DPO对齐和数据增强技术训练，改善了德语等语言的自然表达。在多项基准测试中表现优异，德语RAG评估准确率达97.5%。该模型采用Apache 2.0许可，允许商业应用。

LESS - 选择有影响力的数据进行有针对性的指令调整

GithubLESS开源项目指令微调数据选择模型训练评估

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。

machine-learning-list - 机器学习入门与语言模型学习指南

ElicitGithub开源项目机器学习深度学习生产部署语言模型

这个指南旨在帮助员工掌握机器学习，尤其是语言模型的知识。内容涵盖从基础到高级，通过推荐阅读的论文和资源，了解生产部署与长期扩展的重要技术和方法。

LLMSurvey - 大型语言模型（LLM）的论文和资源的汇总

GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验

LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型（LLM）的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变，分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响，同时提供了针对初学者的中文书籍，以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。

Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta开发的大规模语言模型支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-8B-Instruct是Meta公司开发的大型语言模型之一,参数规模为8B。该模型经过指令微调,优化了对话性能,在多项行业基准测试中表现优异。模型采用改进的Transformer架构,具有8k上下文窗口,适用于英语的商业和研究场景。它可用于开发聊天助手、生成文本等多种自然语言处理应用,在开发过程中重点关注了实用性和安全性。

dataspeech - 简化语音数据集标注与处理的实用工具

Data-SpeechGithub开源项目数据标注语音AI语音数据集音频转换

Data-Speech是一套用于语音数据集标注的实用脚本工具。它提供简洁代码库，支持音频转换和注释，有助于语音AI模型开发。该工具能重现研究论文中的注释方法，使用自然语言描述标注说话者特征。Data-Speech可处理LibriTTS-R和MLS等数据集，并为Parler-TTS库提供支持。它提供从数据集注释、特征映射到自然语言描述生成的完整工作流程。

RedPajama-Data - 开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练

GithubRedPajama-Data-v2大语言模型开放数据集开源项目数据质量自然语言处理

RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集，用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档，来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容，并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程，包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤，为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。

Great-Deep-Learning-Tutorials - 全面深度学习教程和实用资源集锦

GithubPyTorch人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络

该项目汇集了深度学习领域的优质教程和资源,覆盖计算机视觉、自然语言处理、语音处理等多个方向。内容包括入门教程、高级课程、技术博客和开源代码库,涵盖模型量化、AutoML、图神经网络等前沿主题。同时提供深度模型训练的实践指南,适合系统学习和深入研究深度学习的人员参考。

CDial-GPT - 大规模中文短文本对话数据集及中文预训练对话模型

CDial-GPTGithubLCCC中文对话数据集对话生成开源项目预训练模型

CDial-GPT 借助丰富的中文对话数据集和创新的机器学习技术为语言模型预训练提供解决方案。平台提供多样化的预训练模型，便于微调和实际应用，同时支持通过 HuggingFace 访问，适用于多场景如客服自动化和聊天机器人，推进中文自然语言处理的发展。

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