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RedPajama-Data

开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练

RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集,用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档,来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容,并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程,包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤,为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。

bert-base-italian-xxl-uncased - 意大利BERT和ELECTRA模型的开源大规模数据集
BERTELECTRAGithubHuggingface巴伐利亚州立图书馆开源项目意大利语模型模型
项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源,专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库,扩展至OSCAR语料库,数据规模从13GB到81GB不等,兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例,模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。
german-gpt2 - 开源的德语预训练语言模型
GPT-2GithubHuggingface开源项目德语文本生成机器学习模型自然语言处理
German-GPT2是DBMDZ开发的德语预训练语言模型,基于GPT-2架构构建。模型通过大规模德语语料库训练,采用5万词汇量的字节级BPE编码。项目开源发布,提供便捷的API接口,支持文本生成等自然语言处理任务。作为基础模型,German-GPT2主要用于进一步针对特定任务的微调训练。
InternVL2-2B - 多模态大语言模型支持多语言及多媒体理解
GithubHuggingfaceInternVL2人工智能多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理计算机视觉
InternVL2-2B是一个开源的多模态大语言模型,参数量为2.2B。该模型在文档理解、图表分析和场景文本识别等任务中表现优异,性能接近商业闭源模型。InternVL2-2B支持8K上下文窗口,可处理长文本、多图像和视频输入,大幅提升了多模态理解能力。作为一款出色的开源模型,InternVL2-2B为多模态人工智能研究和应用提供了新的可能性。
awesome-chatgpt-dataset - 综合性AI对话数据集资源助力自定义语言模型训练
ChatGPTGithub开源项目指令调优数据集训练语言模型
awesome-chatgpt-dataset项目汇集了多样化的人工智能对话数据集资源。该项目囊括了不同规模、语言和领域的高质量指令数据,范围从数千到数百万条不等,涵盖多语言、代码生成、视觉对话等多个方面。这些数据集为研究人员和开发者提供了训练和优化大型语言模型的重要素材,有助于推动更智能、更多元化的AI对话系统的发展。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
open-speech-corpora - 开放语料库整理助力语音技术研究与发展
CC-0许可Common VoiceGithub多语言开放语音语料库开源项目语音技术
open-speech-corpora项目为语音技术研究和开发提供了一个丰富的开放语料库清单。这些语料库多为免费并在创意共享许可证或社区数据许可协议下发布,方便研究和商业使用。它覆盖多种语言和超过2万小时的验证语音数据,是学者和开发者理想的数据资源。项目鼓励社区成员提出资源增补,以进一步完善数据库。
LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力
GithubHuggingfaceLiteLlama大语言模型开源项目数据集机器学习模型模型训练
LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目,将模型参数优化至460M,并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器,在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载,是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
LLaMA-VID - 支持长视频处理的多模态大语言模型
GithubLLaMA-VID多模态大语言模型开源项目视觉语言模型视频理解
LLaMA-VID是一个新型多模态大语言模型,可处理长达数小时的视频。它通过增加上下文令牌扩展了现有框架的能力,采用编码器-解码器结构和定制令牌生成策略,实现对图像和视频的高效理解。该项目开源了完整的模型、数据集和代码,为视觉语言模型研究提供了有力工具。
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