luxia-21.4b-alignment-v1.0

指令微调与对齐模型luxia-21.4b-alignment-v1.0

指令微调监督微调使用说明模型 Github 开源项目 luxia-21.4b-alignment-v1.0 直接偏好优化 Huggingface

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。

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct - Spectrum微调的德英双语Llama模型

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mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调，显著提升性能并减少内存占用

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该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法，使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升，并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本，轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好，支持多种微调和导出格式，如GGUF、vLLM，及上传至Hugging Face，满足不同用户的需求。

Phi-3.5-mini-instruct-bnb-4bit - 轻量级多语言模型支持高效微调和长文本理解

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Phi-3.5-mini-instruct是一款轻量级开源语言模型,支持128K上下文长度。经过监督微调和优化,该模型在多语言能力和长文本理解方面表现出色。适用于内存受限环境、低延迟场景和推理任务,可作为AI系统的基础组件。在商业和研究领域都有广泛应用前景。

Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调

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本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍，同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本，便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户，能有效提升模型训练效率。

Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用

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本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度，减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本，用户能够轻松完成微调过程，非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等，这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

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Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型

GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型

项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型，优化针对中英用户，支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练，提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调，并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型，亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。

trl - 用于大型语言模型微调和对齐的开源工具库

GithubTRLTransformer大语言模型开源项目强化学习微调

TRL是一个开源的全栈工具库，专用于大型语言模型的微调和对齐。它支持监督式微调、奖励建模和近端策略优化等方法，适用于多种模型架构。该库基于Transformers构建，提供灵活的训练器和自动模型类，并集成Accelerate、PEFT等工具实现高效扩展。TRL还提供命令行界面，方便用户进行模型微调和交互。

florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现

Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型

本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型，特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明，并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练，适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。

prompt-tuning - 简介提示微调技术的参数优化及其实践方法

FlaxGithubJaxPrompt TuningT5X开源项目模型配置

本指南客观介绍了基于T5X、Flaxformer和JAX的提示微调技术，涵盖完整流程，包括安装、训练和推理，并详细说明在TPU和TPU Pod上执行大规模模型微调的方法。提供了配置文件管理和提示参数初始化的详细步骤，适用于研究人员和开发者优化模型性能。

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