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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。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
Ovis1.6-Gemma2-9B - Ovis1.6-Gemma2-9B开源多模态大语言模型的嵌入对齐解决方案
GithubHuggingfaceOvis1.6transformers图像处理多模态大语言模型开源项目模型
Ovis1.6-Gemma2-9B是一个开源的多模态大语言模型,致力于视觉与文本嵌入的高效对齐。相比Ovis1.5,它在图像处理分辨率、数据集规模与质量上都有所提升,并通过DPO训练提高总性能。该模型在OpenCompass基准测试中展现了优异表现,支持图像和文本的多模态输入处理。更多使用指导与代码示例请访问其GitHub页面。
ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案
AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习
ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能,支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型,并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境,为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。
Align AI - LLM对话产品性能分析与优化平台
AI工具Align AI人工智能分析对话分析数据安全生成式AI
Align AI是专为LLM对话产品设计的分析平台,提供实时数据收集、大规模分析和自动洞察生成功能。平台能帮助企业监控AI聊天机器人性能,识别改进点,评估产品质量,从而优化用户体验。支持云端和企业级部署,确保数据安全合规。Align AI致力于为现代组织提供全面的AI对话产品分析与优化解决方案。
Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b-GGUF - Replete-LLM-V2.5-Qwen-14b模型的多量化处理与硬件优化概述
ARM芯片GithubHuggingfaceRombos-LLM-V2.5-Qwen-14b开源项目性能比较模型模型优化量化
该项目对Rombos-LLM-V2.5-Qwen-14b模型进行了多种量化优化,使用了llama.cpp的b3825版本。支持多种量化格式,如f16、Q8_0、Q6_K_L等,适用不同硬件环境,推荐Q6_K_L和Q5_K_L以实现高质量和资源节省。用户可根据硬件需求选择合适的格式,并使用huggingface-cli进行下载。针对ARM芯片提供了特定的优化量化选项Q4_0_X_X,广泛适用于文本生成应用,提升运行效率和输出质量。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型
AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。
Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2大语言模型开源项目指令微调推理模型自然语言处理
Mistral-7B-Instruct-v0.2是基于Mistral-7B-v0.2进行指令微调的语言模型。该版本扩展了上下文窗口至32K,采用Rope-theta=1e6,并移除了滑动窗口注意力机制。模型提供了简化的指令格式和聊天模板,便于用户交互。作为一个快速演示,它展示了基础模型通过微调可以达到的性能水平。但需注意,该模型尚未包含内容审核功能,在特定场景下使用时应当谨慎。
FLM-2-52B-Instruct-2407 - 优化架构的开源大规模语言模型 高效训练与多领域评估
FLM-2GithubHuggingface大语言模型开源开源项目微调模型评估
FLM-2-52B-Instruct-2407是一个开源大规模语言模型,采用创新微调方法和优化架构。该模型拥有52.85B参数,基于GPT风格的仅解码器架构,并进行多项性能优化。在AlignBench基准测试中,模型展现出优秀的中文理解和生成能力,尤其在基础语言能力和中文高级理解方面表现突出,某些领域甚至超越了更大规模的模型。
layoutxlm-base - 跨语言文档智能分析的多模态预训练技术
GithubHuggingfaceLayoutXLM多模态预训练开源项目文档AI模型视觉文档理解跨语言理解
LayoutXLM作为LayoutLMv2的语言扩展版本,整合文本、布局和图像信息,实现文档智能处理。这个预训练模型专注于解决视觉文档理解中的语言障碍,经XFUND数据集测试,在跨语言文档处理任务中展现出优异性能。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法,大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本,项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好,适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍,同时将内存使用降低最多70%,显著优化了资源利用。
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