#模型训练

Pythia-160M-deduped是一个经过去重Pile数据集训练的语言模型,总参数量为1.62亿。模型提供154个训练检查点,性能可与同规模的OPT和GPT-Neo相媲美。该项目主要面向语言模型可解释性研究,采用Apache 2.0协议开源,适合学术研究使用。

Kosmos-2.5 是一个专注于文本密集型图像的多模态识别模型，采用自回归Transformer架构，能够生成带有空间坐标的文本块和Markdown格式的文本输出。其设计允许通过不同的任务提示进行微调，适应多种应用场景。

Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型，专注于高质量推理数据，支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化，该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法（从Q2到Q8及f16），满足多样硬件需求，适用于广泛的自然语言处理和代码任务，由SanctumAI进行量化。

CodeLlama-70B由Meta开发，是针对代码生成和理解的语言模型。此模型通过预训练和微调，特别适合一般代码合成和指令遵循，具备更安全的部署特性。本页面为开发者提供了详细的安装指南、使用示例及模型架构信息，以便于代码建议和生成的实现。

该项目再现了BitNet b1.58的研究，通过使用RedPajama数据集训练100B个token，实现了两阶段学习率和权重衰减。模型代码可在开源平台获取。初步结果表明，模型在PPL和零样本准确率方面表现优异，计划在资源允许时进一步扩大训练规模和模型容量。

Pythia-6.9b-deduped为可解释性研究提供了一套8种大小的模型，每种大小有去重和未去重版本。该模型在性能上可与同类模型媲美，统一的训练方法推动科学研究，并提供154个中间检查点供研究使用

T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化，性能超越GPT-3，且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调，能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景，包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估，保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大，但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。

stories15M_MOE是一个实验性语言模型，由4个TinyLLama-15M专家模型组成，主要用于故事生成测试。模型包含一个经Shakespeare作品训练的LoRA适配器，可生成Shakespeare风格文本。尽管规模较小，但在特定领域文本生成方面展现了潜力，适合开发简单的故事讲述应用。当前阶段主要用于测试和研究，不推荐在生产环境中使用。

该项目旨在提高文本摘要生成性能，通过混合C4和HugeNews数据集，以及随机抽样技术进行更有效的模型训练。训练过程中使用1.5M步数以增强预训练收敛性，均匀抽样15%到45%间的句间间隔，同时对重要句子施加20%随机扰动。更新后的sentencepiece tokenizer支持换行符编码，提升数据处理精度，展现了多领域数据集上的性能改进。

Llama2的微调用于优化ESCI查询与产品的相关性，项目通过深度学习模型增进查询与产品的理解，提升搜索结果的精确性与关联度。

BitNet b1.58模型使用RedPajama数据集进行训练，涵盖100B个令牌，重点研究超参数调节与两阶段学习率及权重衰减的优化。在不同参数下测评PPL和零样本准确率，揭示出因数据处理等随机因素导致的再现性细微差异。模型在Huggingface平台开源，配套评价方法简化效能验证。

LaMini-Flan-T5-783M是一款基于LaMini-instruction数据集微调的自然语言处理模型，源于google/flan-t5-large。该模型利用2.58M样本进行训练，展示出卓越的语言生成和理解能力，适用于多种自然语言处理任务。用户可通过HuggingFace的pipeline功能便捷使用，本系列其他模型在不同参数规模下提供最佳性能，满足多样化的技术需求。

gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术，该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南，适合研究人员和工程师使用。

模型正在不断优化中，专注于生成逼真的高质量图像，包括SFW和NSFW内容。模型现阶段尚未定型，可能存在一定的制约。建议用户采用特定的负提示词和生成参数以提升效果。该工具支持多种采样方法和高分辨率增强，现已上线于Mage.Space。有关详细说明可以访问CivitAI，实时更新和支持则通过Boosty获得。

该模型基于SentenceTransformers的Cross-Encoder类进行训练，旨在用于检测Quora问题的重复性。通过比较成对问题，模型将输出0到1之间的分数以判断问题是否重复。需注意，该模型不适合判断问题相似度，如“如何学习Java”和“如何学习Python”将获得较低分。用户可以通过sentence_transformers或Transformers的AutoModel类使用此预训练模型。

LinkTransformer模型提供了一种简便的方法来实现实体匹配与链接任务，如聚类、去重和数据链接。模型使用微调后的句子转换器技术，将文本转换为稠密向量，适用于语义搜索等任务。通过安装LinkTransformer，用户可以在数据框架中轻松实现公司名称匹配，并获得相似度分数。该模型支持自定义训练，并提供详细的使用说明。

项目利用T5模型和Happy Transformer工具，通过JFLEG数据集训练以纠正文本语法错误，提升整体文本质量。使用方式为安装Happy Transformer库，并加载T5模型，通过Python代码实现语法纠正。输入文本时加上前缀'grammar:'，可获得优化后的输出。

MMARCO-MiniLMv2-L12-H384-v1模型使用MMARCO数据集，以Google Translate翻译为14种语言，基于多语言MiniLMv2训练，主要用于信息检索。借助SentenceTransformers工具，用户可以对查询进行编码和排序，实现高效的信息检索。详细信息和训练代码可在SBERT.net及GitHub上查看，适用于多语言环境的信息检索。

该模型完全从零训练，具体数据集信息尚未公开。利用TensorFlow和Transformers框架，该模型利于在不明数据环境下进行实验和测试，适合研究每种应用表现。

IBM Research的Granite-3B-Code-Instruct-2K是一个3B参数的AI模型，专注提升编程指令响应。它从多个许可数据集微调而来，支持多种编程语言。尽管在某些语言上的性能突出，域外使用建议提供示例指导。部署于IBM超算集群确保了高效性。然而，模型须在特定应用上进行安全测试。

该模型是在Facebook的wav2vec2-xls-r-300m基础上进行微调，专注于语音处理任务，损失函数为0.3327，字符错误率为0.1332。使用了先进的参数优化和混合精度训练技术，适用于多种语音识别和处理场景。

该项目展示了一种基于大规模多语言数据训练的XLM-RoBERTa模型，专注于德语文本的命名实体识别和词性标注，能够高效解析德语文本，并通过内置管道进行自然语言理解任务的方便集成。

模型适用于零样本分类，通过将文本分类任务转换为'真假'判定任务达到自然语言推理效果。使用Hugging Face pipeline实现，较现有模型表现优异。基于27项任务和310类文本进行训练，专注'Entailment'与'Not_Entailment'的二分类，且在多种文本分类场景中表现灵活。模型为开源，受到MIT许可证保护。

该模型旨在分析挪威语评论情感，利用Norwegian Review Corpus和情感数据集训练。由Simen Aabol和Marcus Dragsten开发，基于norbert2模型进行了微调。模型能够分析挪威语句子的情感，准确率达83.57%。

gliner_small-v2.1是一个基于双向Transformer架构的命名实体识别模型，具备识别任意类型实体的能力。这款模型采用166M参数规模，在保持较小资源占用的同时提供灵活的实体识别功能。模型支持英语处理，采用Apache-2.0许可证开源发布。相比传统NER模型的固定实体类型限制和大语言模型的高资源消耗，该模型提供了一个平衡的解决方案。

该项目通过AutoTrain进行文本摘要自动化，专注于金融数据集，具有较低的CO2排放。验证指标如Loss 1.406及Rouge指标等提供了可参考的模型性能数据。使用者可以借助cURL接口轻松调用此模型进行文本处理。

Pythia Scaling Suite由多个大规模语言模型组成，旨在支持对模型可解释性的研究。其提供不同规模的模型版本，包括专为科研实验设计的1.4B去重模型，伴有154个训练检查点。虽不以下游应用为导向，但其性能在诸多方面可比拟甚至超越同类模型。适用于关注语言模型行为研究的科学工作者。