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pyreft

表征微调的开源Python库

pyreft是一个开源的Python库,支持表征微调(ReFT)方法。它可与HuggingFace上的预训练语言模型配合使用,通过配置文件设置参数,并支持将结果分享到HuggingFace。pyreft提供了参数高效的微调方法,可针对特定时间步和表征进行干预,区别于LoRA等其他PEFT方法。该库还支持与LoRA结合,并提供了便捷的数据处理和训练功能。

delft - 基于Keras和TensorFlow的深度学习文本处理框架
DeLFTGithubKerasTensorFlow开源项目文本处理深度学习
DeLFT是一个Keras和TensorFlow框架,专为序列标注(如命名实体识别、信息提取)和文本分类(如评论分类)优化。它重新实现了许多前沿深度学习模型,支持处理富文本格式和多种现代NLP架构,旨在提供高效、可靠且可集成的生产级应用。该框架包括各种分类器和评估标准,并支持多GPU训练和推理。
parrot_fluency_model - 加速NLU模型训练的语句增强框架
GithubHuggingfaceParrot开源框架开源项目模型模型训练自然语言理解语句改写
Parrot_fluency_model是Parrot paraphraser项目的辅助模型,主要用于语句增强和扩充。这个框架不仅能够生成复述,还能进行更复杂的语句重构,为自然语言理解(NLU)模型的训练提供丰富多样的语料数据。通过使用Parrot_fluency_model,研究人员可以高效地扩充训练集,从而提升NLU模型的性能和适应性。该模型基于T5架构,专注于加速NLU模型的训练过程,为自然语言处理领域的研究提供了有力支持。
FireAct - FireAct项目中的语言模型微调指南与示例
FireActGithubLlamaOpenAI API开源项目精调语言代理
FireAct项目提供了语言模型微调的完整解决方案,包括示例代码、提示词和训练数据。该项目详细介绍了如何在Llama和GPT等多任务模型上进行数据生成、监督微调和推理操作。项目包含适用于Alpaca和GPT格式的训练数据样本,并配有使用案例和模型卡,方便快速部署和应用。支持OpenAI和SERP API集成,具体信息请参考项目仓库与Hugging Face模型卡。
MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法
GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习
MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术,利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务,并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置,满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码,便于快速应用。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
pretraining-with-human-feedback - 基于人类偏好预训练的语言模型代码库
GithubHugging Facetoxicity人类偏好多任务开源项目预训练
该项目为根据人类偏好预训练语言模型提供了一套基于Hugging Face Transformers和wandb的工具。项目实现了五种预训练目标,通过对训练数据注释并使用这些目标函数提升模型性能,包括毒性检测和隐私信息识别等任务。项目还提供详细的配置文件和评估方式指导。
rliable - 提升强化学习和机器学习评估可靠性的Python库
Githubrliable开源项目强化学习性能分析置信区间评估方法
rliable是一个开源Python库,旨在提高强化学习和机器学习基准测试的评估可靠性。该库支持分层自举置信区间、性能曲线和聚合指标等功能,即使在数据有限的情况下也能得出可靠结论。rliable提供交互式Colab演示和多个主流基准测试数据,致力于克服现有评估方法的局限性,增强结果的可重复性和统计稳健性。
pythia-1b-deduped - Pythia模型家族为大规模语言模型的可解释性研究提供了全面支持
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目数据集模型科研语言模型
Pythia Scaling Suite由EleutherAI开发,专注于大规模语言模型可解释性研究,包含16个模型,这些模型使用相同的数据集并提供154个中间检查点,托管于Hugging Face。尽管未专门针对下游性能优化,Pythia模型的表现仍可与OPT和GPT-Neo套件媲美甚至超越,适用于科研和实验用途,并支持进一步微调。
self-refine - LLM自我反馈迭代优化自然语言处理任务
GithubLLMSelf-Refine开源项目自我反馈自然语言处理迭代优化
Self-Refine是一个创新的自然语言处理项目,利用大型语言模型(LLM)生成、评估和改进自身输出。通过迭代过程,LLM对自己的工作提供反馈并持续优化结果。该项目在缩写生成、对话响应和代码可读性改进等多个任务中展现了效果。这种自我完善方法为提升AI系统性能和可靠性开辟了新途径。
retentioneering-tools - Python库实现深度用户行为分析和产品优化
GithubPython库Retentioneering开源项目数据预处理点击流分析用户行为分析
Retentioneering是一个专门用于分析点击流、用户路径和事件日志的Python库。该工具提供预处理模块和路径分析功能,支持数据分析师、营销人员和产品经理深入洞察用户行为,进行用户分群,并形成关于留存和流失的假设。通过构建行为分群,Retentioneering能够突出显示影响转化率、留存率和收入的用户行为模式,为产品质量提升提供数据支持。
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