Instruction-Tuning-Survey

深入探讨大型语言模型的指令微调技术及应用

Instruction Tuning Large Language Models Datasets Models arXiv Github 开源项目

本文综述了大型语言模型的指令微调技术，包括方法学、数据集构建、模型训练及多模态和领域应用。探讨了影响指令微调效果的关键因素，如数据集规模和质量等，并指出了当前技术的局限性及未来改进方向。

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论文

介绍相关项目

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析

AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目

LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术，并提供LLM对齐后训练的实用指南，包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型，项目涵盖了许多有趣的内容，帮助您了解关键功能和最新进展。

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展

GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目

该综述介绍了大语言模型（LLMs）中的知识蒸馏（KD）技术，探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中，并深入分析数据增强在其中的作用。此外，文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展，可通过关注仓库获取最新信息。

Use-LLMs-in-Colab - 如何在Colab中集成及优化各类大语言模型的指南

AutoGPTChatGenTitleGithubLLMLangChainMiniGPT-4开源项目

本指南详细介绍如何在Google Colab上使用和集成多种大语言模型(LLMs)，如AutoGPT、ChatGenTitle、GroundedSAM、MiniGPT-4、LangChain等流行模型。提供了丰富的链接和实际案例，帮助研究人员和开发者优化、部署和评估这些模型，提高使用效率。

instructlab - 创新的大语言模型对齐调优命令行工具

CLIGithubInstructLabLLM开源项目聊天机器人训练模型

InstructLab是为大语言模型(LLM)对齐调优设计的创新命令行工具。它采用合成数据方法，支持预训练模型下载、知识技能添加、合成数据生成、模型重训练和评估。工具兼容多种硬件平台，包括Apple M系列、AMD ROCm和NVIDIA CUDA，为LLM优化提供灵活高效的解决方案。

build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估

GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练

项目由日本国家信息学研究所研发中心开发，提供支持多种编程语言的大型语言模型，如C、Python、Java。采用Transformer架构，模型经过大规模数据集的预训练与优化微调，适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法，以及多样化的数据集和评估方案，适用于中文、英文、日文等语言。

Awesome-Multimodal-LLM - 大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势

GithubLLM多模态学习开源开源项目模型微调神经网络

本页面介绍大语言模型（LLM）在多模态学习中的最新研究趋势，包括文本、视觉（图像和视频）、音频等多种模态。重点讨论如LLaMA、Alpaca和Bloom等开源且适合研究的LLM骨干模型及其学习方法，如全量微调、参数有效微调、上下文学习等。同时列举了具体的多模态LLM模型实例，如OpenFlamingo和MiniGPT-4，以及评估方法，如MultiInstruct和POPE，提供科研人员了解和研究LLM引导多模态学习的资源。

SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct - Mixtral-8x7B基础上的多语言指令微调大模型

DPO对齐GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct多语言开源项目模型混合专家模型自然语言处理

SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct是基于Mixtral-8x7B-Instruct的多语言指令微调模型，支持英、德、法、意、西五种语言。模型通过DPO对齐和数据增强技术训练，改善了德语等语言的自然表达。在多项基准测试中表现优异，德语RAG评估准确率达97.5%。该模型采用Apache 2.0许可，允许商业应用。

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