stanford_alpaca

基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

Stanford Alpaca LLaMA model 指令跟随模型数据生成微调 Github 开源项目

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。

文档

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型

Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调，将训练速度提高2.4倍，同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本，便于初学者进行高效模型微调。此外，还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例，全面支持各类模型优化需求。

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型

本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件，支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率，速度提升2-5倍，内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型，并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本

AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。

bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft - 基于Llama 2的7B参数葡萄牙语自然语言处理模型

BodeGithubHuggingfaceLlama 2开源项目模型模型微调自然语言处理葡萄牙语

bode-7b-alpaca-pt-br-no-peft是一个基于Llama 2微调的7B参数葡萄牙语自然语言处理模型。该模型使用Alpaca数据集训练，针对葡萄牙语文本生成、机器翻译和摘要等任务进行了优化。作为一个开源项目，它旨在填补葡萄牙语大规模语言模型的空白，为相关研究和应用提供基础支持。

claude2-alpaca-13B-GGUF - 量化GGUF格式模型文件的功能概述与应用方法

Claude2 Alpaca 13BGGUF格式GPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型兼容性量化方法

Claude2 Alpaca 13B项目提供了多种量化的GGUF格式模型文件，用于实现硬件高效支持下的模型推理。项目由UMD的Tianyi Lab创建，并由TheBloke量化，提供多种参数选项以满足不同的推理需求。该模型兼容llama.cpp等第三方UI和库，广泛支持GPU加速，并涵盖下载范围从最小到超大内存需求的GGUF模型，适合多种使用场景。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本，并采用缩小的模型参数：llama1_s为1.8B，llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集，使用GPT2Tokenizer分词，支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估，其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

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