指令调优工具与资源大全：实现AI智能优化的实用指南
Aurora入门学习资料 - 激活Mixtral-8x7B中文对话能力的MoE模型
Aurora是一个基于Mixtral-8x7B的中文MoE模型,通过指令微调激活了模型的中文开放域对话能力。本文汇总了Aurora项目的学习资料和相关资源,帮助读者快速入门和了解这个强大的中文大语言模型。
AuroraMixtral-8x7B指令调优语言模型中文对话能力Github开源项目
LongForm项目：通过反向指令实现高效的指令调优
探索LongForm项目如何利用反向指令方法创建大规模指令调优数据集，以及其在长文本生成任务中的出色表现。
LongForm指令调优自然语言处理长文本生成语言模型Github开源项目
Deita: 数据高效指令微调技术助力大语言模型对齐
Deita项目提出了一种创新的数据选择和指令微调方法,仅使用少量高质量数据就能实现大语言模型的高效对齐。本文详细介绍了Deita的核心理念、技术特点及其在大语言模型领域的重要意义。
Deita指令调优数据选择语言模型开源项目Github
解锁大语言模型的力量：探索这些数据集来训练你自己的ChatGPT
本文详细介绍了awesome-chatgpt-dataset项目，该项目收集了各种可用于训练类ChatGPT大语言模型的数据集。文章将为读者展示这些数据集的规模、语言、内容类型和许可信息,帮助研究者和开发者选择合适的数据来训练自己的AI助手。
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Aurora: 激活Mixtral-8x7B稀疏混合专家模型的中文对话能力
Aurora是一个基于Mixtral-8x7B的中文指令微调模型,通过指令微调激活了模型的中文开放域对话能力。本文详细介绍了Aurora模型的开发过程、评估结果以及使用方法。
AuroraMixtral-8x7B指令调优语言模型中文对话能力Github开源项目
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