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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。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍,节省58%内存。支持8种官方语言,适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构,通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐,保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
AlignmentSurvey - 人工智能对齐研究的全面调查与分析
AI对齐GitHubGithub人工智能学术论文开源项目调查研究
AlignmentSurvey项目提供了AI对齐领域的全面调查研究,汇集最新成果,探讨人工智能系统与人类价值观的一致性。项目通过官方网站和arXiv论文呈现研究内容,涵盖AI对齐的关键挑战、进展和未来方向。研究者可通过GitHub Issues参与开放讨论,促进学术交流。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit - 基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1NVIDIA代码优化开源项目模型模型微调深度学习
Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型,在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调,提供适配Google Colab的入门级notebooks,支持GGUF、vLLM等多种导出格式。
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,支持29种以上语言。通过采用YaRN技术,它能高效处理超长文本,为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit - 优化模型效率,降低内存消耗,实现免费微调
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型模型微调记忆节省
Mistral-Small-Instruct-2409利用Unsloth技术实现了快速微调,与传统方法相比,显著降低约70%的内存使用,提高2到5倍的效率。该项目提供易于上手的Google Colab免费笔记本,支持多种导出格式包括GGUF和vLLM,同时提供详尽的安装和使用指南。Mistral-Small-Instruct-2409还支持函数调用和简易命令行交互,适合需高效生产推理的用户。
xtuner - 全面的模型微调解决方案,支持LLM和VLM的高效训练
DeepSpeedGithubInternLMLlama2QLoRAXTuner开源项目
XTuner是一款高效灵活的大模型微调工具包,支持LLM和VLM在多种GPU上的预训练和微调。它能够在单个8GB GPU上微调7B模型,并支持超过70B模型的多节点微调。XTuner兼容DeepSpeed,支持多种优化技术,并涵盖多种微调方法如QLoRA和LoRA。该工具包提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,输出模型可以无缝集成到部署和评估工具中,适应多种应用场景。
mms-300m-1130-forced-aligner - 多语言音频文本强制对齐Python工具包
CTC模型GithubHugging FaceHuggingface开源项目强制对齐模型语音识别音频处理
这是一个基于Hugging Face预训练模型的Python包,用于实现音频和文本的强制对齐。该工具采用了优化的实现方式,相比TorchAudio的强制对齐API,能显著降低内存使用。它支持超过100种语言,提供简便的安装和使用方法。该包可以生成精确的词级时间戳,适用于语音识别、字幕生成、语音合成等多种应用场景。此外,它还支持音频批处理和自定义设备选择,提高了处理效率。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
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