instruction-following

Código y documentación para entrenar los modelos Alpaca de Stanford y generar los datos.

:sparkles::sparkles: Últimos avances en modelos de lenguaje multimodal grandes

Un kit de herramientas extensible para el ajuste fino y la inferencia de grandes modelos base. Grandes modelos para todos.

Artículos de lectura obligatoria sobre agentes LLM.

Un evaluador automático para modelos de lenguaje que siguen instrucciones. Validado por humanos, de alta calidad, económico y rápido.

Un framework de código abierto para modelos de lenguaje extenso con base de conocimientos.

Este repositorio recopila artículos para "Una encuesta sobre la destilación de conocimiento de modelos de lenguaje grandes". Desglosamos la destilación de conocimiento en algoritmos de obtención y destilación de conocimiento, y exploramos la destilación de habilidades y vertical de los LLM.

Una colección de conjuntos de datos de código abierto para entrenar LLM que siguen instrucciones (ChatGPT, LLaMA, Alpaca).

Un marco de simulación para RLHF y alternativas. Desarrolle su método de RLHF sin recopilar datos humanos.

PhoGPT: Pre-entrenamiento generativo para vietnamita (2023).

Prompts basados en instrucciones para generar y clasificar texto.