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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。

aya-23-35B - 高性能多语言大模型指令微调指南
Aya 23CohereGithubHuggingface多语言大语言模型开源开源项目模型
Aya 23是具备多语言支持的指令微调大规模语言模型,提供开放权重以供研究者使用。此模型结合了Command系列的预训练模型及新发布的Aya Collection,涵盖23种语言,包括中文和英语等。Aya 23 (35B)采用优化的自回归语言模型架构,通过人类指令微调,以支持高质量文本生成。研究者可以在Cohere和Hugging Face体验此模型,适用于多语言任务需求。模型使用CC-BY-NC许可,支持全球研究者的共同使用和研究。
one-align - 整合图像和视频质量评估的多功能AI模型
GithubHuggingfaceQ-Align图像美学评估图像质量评估开源项目机器学习模型视频质量评估
OneAlign是一个多功能AI模型,整合了图像质量评估(IQA)、图像美学评估(IAA)和视频质量评估(VQA)。该模型在多个标准数据集上表现优异,在某些指标上超越了现有技术。OneAlign不仅能评估常见类型的图像和视频,还可处理新的数据集和AI生成内容。这种全面的方法为图像和视频质量分析提供了灵活的解决方案,可应用于多个领域。
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。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理,具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术,开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。
Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 - 优化中文查询与对齐数据的强大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3-8B-Magpie-Align中文指令数据集开源项目模型模型性能超反馈技术问答系统
该项目通过在Llama-3-8B上执行SFT和DPO优化,大幅提升了模型性能,尤其在中文查询响应上。使用高质量数据集进行训练,并在AlpacaEval等基准测试中表现优异,展现Magpie数据的规模和质量优势,为语言模型的普及化提供可能。
AlignProp - 通过奖励反向传播优化文本到图像扩散模型
AlignPropGithub图像生成奖励反向传播开源项目文本到图像扩散模型模型微调
AlignProp是一种创新的文本到图像扩散模型优化方法,通过端到端反向传播奖励梯度来实现。该方法能有效对齐模型与下游任务目标,包括图像-文本语义一致性、美学质量和可控性。相比传统强化学习方法,AlignProp能在更少训练步骤内获得更高奖励,并且概念简单,为扩散模型优化提供了高效直接的解决方案。
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。
ALMA-13B-R - 通过对比优化提升ALMA-13B-R翻译准确性
ALMA-RGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型
ALMA-13B-R采用对比偏好优化技术在机器翻译方面表现优异。该模型使用三联偏好数据实现微调,能够在特定条件下达到甚至超越GPT-4和WMT冠军的水平。这一优化方法提升了翻译的准确性,适用于多种应用场景,为开发者提供了可靠的翻译支持。
chatglm_finetuning - ChatGLM模型微调教程
Githubchatglm-6bdeep_training开源项目微调推理训练
本项目提供详细的ChatGLM系列模型微调教程,支持全参数训练、Lora、AdaLora、IA3及P-Tuning-V2等方法。涵盖最新更新,如支持accelerator和colossalai训练,解除chatglm-6b-int4全参训练限制等。项目包含数据处理、推理脚本及多种训练参数设置,适合深度学习研究与应用。
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B - 大规模指令调优模型无需人类反馈的创新
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京智源人工智能研究院开源项目无强化学习模型模型训练深度学习
Infinity-Instruct-3M-0625-Yi-1.5-9B是一个开放源码的指导调优模型,不依赖于人类反馈强化学习。模型通过在Infinity-Instruct-3M上的微调展现了优异的性能,特别是在AlpacaEval 2.0和MT-Bench评估中表现突出。近期发布的InfInstruct-Mistral-7B 0625等模型权重优化了训练效率。借助FlagScale等创新训练技术,该模型大幅降低了训练成本,擅长处理数学和代码指令,并具备强大的聊天功能。该模型仅限于学术研究使用,不适用于商业用途。
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