bocoel

贝叶斯优化用于评估大型语言模型的开源工具

BoCoEL通过贝叶斯优化来选择高效小样本子集，从而减少评估大型语言模型所需的时间和资源。它支持GPT2、Pythia、LLAMA等模型，兼容huggingface的transformers和datasets，并采用模块化设计和高效数据表示方式。适合需要在预算限制下进行高效语言模型评估的用户。

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BPO - 优化大语言模型对齐的创新黑盒方法

BPOGithub大语言模型开源项目提示词优化无需训练模型对齐

Black-Box Prompt Optimization (BPO) 是一种新型大语言模型对齐技术，无需模型训练即可提升性能。项目通过创新方法缩小人类与AI模型间的差距，在Vicuna Eval评估中优于gpt-3.5-turbo和claude-2，并超越PPO和DPO方法。BPO提供完整的模型、数据集、演示和使用指南，为AI研究和开发提供全面支持。

botorch - PyTorch驱动的模块化贝叶斯优化库

BoTorchGithubPyTorch开源项目机器学习概率模型贝叶斯优化

BoTorch是一个基于PyTorch的贝叶斯优化库，提供模块化接口用于组合概率模型、采集函数和优化器。该库充分利用PyTorch的自动微分和并行计算能力，支持基于蒙特卡洛的采集函数，并与GPyTorch深度集成。BoTorch主要面向贝叶斯优化和AI领域的研究人员及专业实践者，为实现和测试新算法提供灵活高效的平台。

OpenELM-1_1B-Instruct - 高效开源语言模型家族及其完整训练框架

GithubHuggingfaceOpenELM开源框架开源项目指令微调模型语言模型预训练

OpenELM是一个开源高效语言模型家族，通过层级缩放策略优化参数分配以提高模型精度。该项目提供了从2.7亿到30亿参数的预训练和指令微调模型，以及完整的数据准备、训练、微调和评估框架。OpenELM在多项自然语言处理任务中表现出色，为语言模型研究和应用开发提供了有价值的开源资源。

bagel - 综合数据源与多样化技术的大语言模型训练框架

BagelDPOGithub关键词选择开源项目微调数据集

Bagel是一个综合性大语言模型训练框架，融合多种数据源和先进技术。该项目利用多样化数据集进行监督微调(SFT)和直接偏好优化(DPO)，包括指令、对话和纯文本数据。Bagel采用vicuna、llama-2、alpaca和chat-ml等多种提示格式，旨在提升模型泛化能力。通过SFT和DPO两阶段训练，Bagel致力于打造功能完善、性能优异的语言模型。

baal - 贝叶斯主动学习库助力深度学习优化

BaalGithub不确定性估计主动学习开源项目深度学习蒙特卡洛方法

Baal是一个开源的贝叶斯主动学习库，适用于工业应用和研究场景。该库提供多种主动学习方法，如蒙特卡洛Dropout和深度集成。Baal框架由四个核心组件构成，使实现主动学习流程变得简单高效。支持Python 3.8及以上版本，可通过pip或Poetry安装。Baal能有效减少数据标注工作量，提升模型性能，是机器学习领域的实用工具。

OpenELM-3B-Instruct - 高效语言模型OpenELM助力开放研究

CoreNetGithubHuggingFaceHuggingfaceOpenELM开源项目模型训练框架语言模型

OpenELM项目推出了一系列高效的语言模型，通过层级缩放策略提升了准确性。项目提供完整架构，从数据准备到模型评估，并提供270M到3B参数的多个模型版本。预训练数据集涵盖RefinedWeb等，约1.8万亿词块，支持在HuggingFace Hub使用。OpenELM通过创新的参数分配和多样数据集，助力研究人员在自然语言处理领域取得进展。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

CoLLiE - 通过协作优化和多并行策略，便捷实现大模型训练

CoLLiEGPU显存占用Github大模型训练并行策略开源项目高效优化器

CoLLiE工具箱提供高效的大型语言模型训练解决方案，涵盖数据预处理、模型微调、训练监测功能。支持多种并行策略和优化器，兼容MOSS、InternLM、LLaMA等主流模型，适合各类用户快速上手及专业定制。

optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型提供高效可扩展的自然语言处理功能

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理

optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上，通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果，有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。

bagel-8b-v1.0 - 通过多数据集精调优化大型语言模型

AI助手GithubHuggingfacellama-3上下文服从优化模型开源项目数据集模型

基于llama-3的语言模型，通过bagel数据集的精细优化，标准化提示格式，提升了多种任务的表现。改进了上下文依从性和减少幻觉能力，支持问题解答和多种编程应用，适用于自然语言处理和分布式计算领域。

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