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distilbert-base-uncased-ag-news

使用精简版模型增强新闻文本分类性能

该项目通过使用TextAttack工具和ag_news数据集对distilbert-base-uncased模型进行微调,提升了文本分类的精确度。模型经过5个周期的训练,采用了32的批量大小、2e-05的学习率和128的最大序列长度。在分类任务中采用了交叉熵损失函数。模型在验证集测试中取得了0.9479的最佳准确度。详见TextAttack的GitHub页面。

finetune-embedding - 利用合成数据微调嵌入模型提升RAG检索效果
GithubLlamaIndexRAG合成数据嵌入模型微调开源项目检索性能
finetune-embedding项目展示了利用合成数据微调嵌入模型来提升RAG性能的方法。该项目详细介绍了使用大语言模型生成合成数据集、微调开源嵌入模型和评估模型效果的步骤。在小规模金融PDF文档数据集上的实验证明,微调后的嵌入模型能显著提高检索性能。这种方法通过大语言模型生成假设性问题,无需人工标注即可创建高质量训练数据,为RAG系统优化提供了新思路。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
MachineLearning-DeepLearning-Code-for-my-YouTube-Channel - 自然语言处理和深度学习模型微调开源代码合集
GithubYouTube频道开源项目机器学习模型微调深度学习自然语言处理
本项目汇集了自然语言处理和深度学习模型微调的开源代码,涵盖多种模型如Mistral、Falcon、DeBERTa和BERT,应用场景横跨Amazon评论数据集、Kaggle竞赛和跨语言命名实体识别等。项目内容适合从初学者到专业研究人员,提供前沿技术和最佳实践,帮助提升模型性能和解决实际问题。通过详尽的代码注释和YouTube视频,用户可以清晰理解复杂概念和操作步骤,高效掌握深度学习技巧。
text2vec - 多模型文本向量化工具,支持多语言文本匹配分析
BERTGithubText2vec开源项目文本向量化文本相似度模型训练
text2vec工具实现了多种文本向量表示和相似度计算模型,如Word2Vec、BERT、Sentence-BERT和CoSENT。最新版本增加了多卡推理和命令行工具,方便用户批量处理文本向量化。它在中英文测试集上的表现优秀,尤其新版中文匹配模型在短文本区分上有显著提升。该工具为中文和多语言文本匹配提供了丰富的支持,能够满足各种文本语义分析任务的需求。
awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南,包括教程、工具与最佳实践
BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目
本页面汇总了微调大语言模型(如GPT、BERT、RoBERTa)的全面资源,适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践,为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导,提升模型表现,优化工作流程。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
custom-diffusion - 文本到图像扩散模型微调方法
Custom DiffusionGithubStable Diffusion图像生成多概念定制开源项目文本到图像扩散模型
该项目提供了一种高效的文本到图像扩散模型微调方法。只需调整部分模型参数,即可在短时间内完成训练,并减少存储需求。项目还支持多概念组合,附带新数据集和完整的训练步骤。适用于多种类别和应用场景。
instructor-embedding - 指令微调的文本嵌入模型
GithubINSTRUCTOR定制化任务开源项目文本嵌入模型高性能
INSTRUCTOR是一种指令微调的文本嵌入模型,无需额外训练即可生成定制化的文本嵌入,支持多种任务和领域,覆盖70项不同的嵌入任务,表现卓越。最新更新包括优化的代码结构和硬负样本检查点。用户可以通过本地或Colab轻松安装和使用INSTRUCTOR进行文本分类、信息检索和聚类等任务,并提供详细的安装及使用指南。
llm-attacks - 研究大语言模型的对抗性攻击与安全防御
GCG算法GithubLLM攻击实验复现对抗性攻击开源项目语言模型
LLM-attacks项目致力于研究对齐语言模型的通用和可迁移对抗性攻击。项目实现了GCG算法,可对LLaMA-2等模型进行安全测试。研究者能够复现论文中的单一行为、多行为和迁移实验。项目提供完整的安装指南、模型使用说明和实验脚本,并包含交互式演示notebook。该研究有助于深入理解和提升大语言模型的安全性,对相关领域的发展具有重要价值。
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