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基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调,仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调,使用时需谨慎。

flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调
FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目
本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程,及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法,并提供了多种预训练模型,均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南,以优化各种任务性能。
gpt2-alpaca - 介绍GPT2在Alpaca数据集上的指令微调实例
AlpacaGPT2GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调语言生成
gpt2-alpaca 是在 Alpaca 数据集上进行指令微调的 GPT2 模型,展示了如健康饮食建议、诗歌创作及外星人视角评论等不同生成示例。在 TruthfulQA 和 Winogrande 等多项评测中取得优异成绩,并提供在 Hugging Face 开放 LLM 排行榜上的详细分析,适合研究生成模型表现的人员参考。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
alpaca-chinese-dataset - 中文指令微调数据集生成与清洗方法
Githubalpacaself-instruct中文指令开源项目数据集机器翻译
此数据集通过机器翻译与self-instruct方法生成,并进行关键词清洗,提供高质量的中文指令微调数据。用户可以详细了解数据生成和清洗方法,并查看多个实际示例,以提升模型性能。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型,支持大规模无监督学习
GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型,无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练,该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新,提供多样模型权重和数据集资源,支持学术研究。采用FlagScale技术,显著降低训练成本。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
Llama-3-8B-Magpie-Align-SFT-v0.3 - 多语种微调,新增20万中文指令数据集
GithubHuggingfaceLlama-3-8BMagpie多语言能力对齐数据开源项目模型高质量指令
本项目推出基于Meta-Llama-3-8B模型的改进版本,尤其增强了多语言支持。通过引入20万中文数据集,性能已可媲美官方Llama-3-8B-Instruct模型。该版本主要依赖自我微调,展示出高效执行能力。尽管未用到大量监督数据,模型仍在AlpacaEval与ArenaHard等基准测试中表现优异,提供了比传统高人力成本方法更高效的数据生成方案。
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B - 开源调优模型,无RLHF实现性能突破
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能学会开源项目数据集无监督学习模型语言模型
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B是由北京智源研究院推出的开源模型,通过无RLHF调整实现卓越性能。该模型在Infinity-Instruct数据集上微调,有效提升Llama3-8B的算术和编程能力,形成强大的对话功能。在AlpacaEval 2.0和MT-Bench测试中表现出色。此项目仅用于学术研究,商业使用受限,模型输出内容准确性不受保证。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型,支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型,包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本,支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
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