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Llama-2-7B-32K-Instruct

长上下文对话模型,支持自定义微调和高效推理

Llama-2-7B-32K-Instruct是开源长上下文对话模型,微调自高质量指令和对话数据。适用于长上下文的摘要与问答任务,通过评估与多款顶尖模型对比。在Together API的支持下,用户可自定义微调以提升性能。模型数据与使用方法已完全开放,方便个性化开发。建议安装Flash Attention V2以提高推理效率。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列,提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码,支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展,实施严格的使用政策。项目包含多个仓库,构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈,为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
open-instruct - 开源指令微调大语言模型的完整工具集
AI训练Github开源项目模型微调评估基准语言模型
open-instruct是一个致力于指令微调预训练语言模型的开源项目。它提供了基于最新技术和公开数据集的模型微调代码,以及多项基准测试的评估工具。项目发布了包括Tülu系列在内的多个微调模型检查点。open-instruct支持全参数微调、LoRA和QLoRA等高效方法,并提供完整的训练和评估脚本。该工具集为研究人员和开发者提供了探索指令调优大语言模型的全面解决方案。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
llama - Meta开源的大语言模型
AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门
meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码,开发者可以参与贡献,助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型,并提供完整的模型权重及实施代码,推动技术创新与企业发展。
InstructionWild - 大规模用户生成指令数据集助力AI对话能力提升
AI训练ChatGPTGithubInstructWild大语言模型开源项目指令数据集
InstructionWild项目汇集11万余条高质量用户生成指令,类型丰富,标签完善。该数据集致力于增强AI模型在生成、开放问答和头脑风暴等领域的对话表现。项目展示了完整的数据收集流程、评估分析和后续规划,为AI研究与应用领域贡献重要资源。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
llama2 - 基于Meta开源Llama 2模型的优化轻量级聊天机器人
GithubLlama 2Llama2-7BMetaReplicateStreamlit开源项目
此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型,尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构,可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外,还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。
Chinese-Vicuna - 中文LLaMA模型的低资源指令微调方案
AI模型Chinese-VicunaGithubLLaMALoRA开源项目自然语言处理
Chinese-Vicuna项目旨在低资源环境下训练中文LLaMA模型。该方案可在单个RTX-2080TI上进行指令微调,在RTX-3090上实现长上下文多轮对话。具有参数效率高、显卡友好和易部署等特点,支持7B和13B模型微调及垂直领域应用。项目提供完整的训练、推理和部署代码,以及多种优化工具。
awesome-instruction-dataset - 开源的多任务多语言指令微调数据集
AlpacaChatGPTGithubLLMsRLHF开源项目数据集
该项目收录了一系列开源指令微调数据集,用以训练基于聊天的LLM(如GPT-4、ChatGPT、LLaMA、Alpaca)。数据集包括视觉指令微调、文本指令微调和人类反馈增强学习(RLHF)数据集。项目提供了详尽的数据集列表,方便研究人员和开发人员使用这些资源。支持多任务和多语言,覆盖英语、中文等多种语言数据,数据集来源多样,包括人类生成、自我指令生成以及混合数据集,适合多种LLM训练需要。
Linly - 中文LLaMA和Falcon模型:优化的中文预训练和对话能力
FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据
该项目提供中文对话和基础模型,包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表,使用中英文语料进行预训练,提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型,支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新,用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。
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