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luxia-21.4b-alignment-v1.0

指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0

luxia-21.4b-alignment-v1.0是基于luxia-21.4b的指令微调和对齐模型,使用监督微调和直接偏好优化技术,提升模型的准确性和使用体验。

luxia-21.4b-alignment-v1.2 - 21.4亿参数的高效自然语言处理模型
GithubHuggingfaceLUXIA-21.4B-Alignment参数调优开源项目指令微调数据污染模型自然语言处理
Luxia-21.4b-alignment模型通过直接偏好优化训练,展现出在自然语言处理任务中的出色性能,甚至超越多参数模型。采用最先进的指令微调技术并结合多种数据集进行训练,计划发布多种模型版本。数据污染测试结果显示出色的泛化能力和准确性,在多项基准测试中表现优越。
alignment-handbook - 提升人工智能与人类偏好一致性的先进训练方法
AI偏好对齐Github偏好优化开源项目持续预训练热门监督微调语言模型
《Alignment Handbook》为ML社区提供了一系列全面的训练配方,专注于通过人工反馈强化学习(RLHF)等技术,继续训练和调整语言模型,以匹配人类和AI的偏好。该手册包括从数据收集、模型训练到绩效评估的完整流程,以及最新的训练代码和数据集,旨在帮助研究人员和开发人员构建更安全、更有效的AI系统。
AlignBench - 多维度评估中文大语言模型对齐性能的基准
AlignBenchGPT-4-0613Github大语言模型对齐水平开源项目评测
AlignBench 是多维度评估中文大语言模型对齐性能的评测基准。最新的 v1.1 版本提供了动态更新的数据、详细评分规则和高质量参考答案,确保评估的可靠性和可解释性。涵盖八大能力类别的数据主要来自真实用户问题,并使用 GPT-4 作为评分模型,通过多维度分析方法系统评估模型性能。
align-base - 视觉语言对齐模型实现高效零样本图像分类
ALIGNCOYO-700MGithubHuggingface图像识别多模态学习开源项目模型计算机视觉
ALIGN采用EfficientNet和BERT构建双编码器架构,结合对比学习技术实现视觉与文本表示对齐。基于COYO-700M数据集训练的模型具备零样本图像分类和多模态嵌入检索能力,其性能表现达到甚至超越了Google原始ALIGN模型的水平,是一个公开可用的视觉语言对齐工具。
ReAlign - 重新格式化指令数据以提升大语言模型性能
GithubReAlign大语言模型对齐开源项目指令数据提示工程
ReAlign是一种指令数据优化方法,通过重新格式化现有指令数据的响应,使其更符合预设标准和相关证据。该方法减少了人工标注需求,同时提升了大语言模型的对齐能力、数学推理、事实性和可读性。实验显示,仅通过重新格式化响应,LLaMA-2-13B在GSM8K上的数学推理准确率提高了近10个百分点。ReAlign强调人类和大语言模型在对齐过程中的协作,为相关研究提供新思路。
Xwin-LM-7B-V0.2 - 优化大语言模型对齐技术,显著提升性能
AlpacaEvalGithubHuggingfaceXwin-LM大语言模型对齐技术开源项目强化学习模型
Xwin-LM项目开发并开源大语言模型对齐技术,涵盖监督微调、奖励模型等多种方法。基于Llama2构建的版本在AlpacaEval评测中表现卓越,超过GPT-4。最新的Xwin-LM-7B-V0.2和13B-V0.2在与GPT-4的比较中分别达到59.83%和70.36%胜率。项目不断更新以提高模型的稳定性和可重复性。
NeMo-Aligner - NVIDIA开发的大规模语言模型对齐工具包
AI训练GithubNVIDIANeMo-Aligner开源项目模型对齐语言模型
NeMo-Aligner是NVIDIA开发的语言模型对齐工具包,支持SteerLM、DPO和RLHF等算法,用于调整模型以提高安全性和实用性。基于NeMo Toolkit构建,支持大规模GPU并行处理,提供监督微调和奖励模型训练等功能。与NeMo生态系统兼容,便于模型部署和进一步定制。
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。
ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术
ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA基于新的翻译模型范式,初步在单语数据上进行精调,接着应用高质量的平行数据进行优化,从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化(CPO),相较于传统监督精调,进一步提高了翻译的精度,可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA,通过过渡性精调和人类撰写的平行数据,确保了在专业翻译任务中的卓越表现。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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