开源项目推荐：Awesome-instruction-tuning

开源项目推荐：Awesome-instruction-tuning

Awesome-instruction-tuning A curated list of awesome instruction tuning datasets, models, papers and repositories. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-instruction-tuning

1. 项目基础介绍

Awesome-instruction-tuning 是一个由 zhilizju 维护的开源项目，该项目致力于收集和整理关于指令微调（Instruction Tuning）的开源数据集、模型、论文和仓库。指令微调是一种机器学习技术，通过对预训练语言模型进行微调，使其能够理解和执行人类的指令。该项目使用 Python 语言进行开发。

2. 核心功能

项目的核心功能包括：

• 数据集收集：整理了一系列从传统 NLP 任务修改而来的指令微调数据集，包括 UnifiedQA、CrossFit、Natural Inst、Flan、P3 等。
• 模型列表：列出了多个基于指令微调技术的模型及其基础模型和大小，如 GPT-3、LLaMA、BLOOM 等。
• 论文汇总：收集了该领域内最有价值的论文，如《Finetuned language models are zero-shot learners》、《Super-NaturalInstructions: Generalization via Declarative Instructions on 1600+ NLP Tasks》等。
• 相关仓库：提供了与指令微调相关的其他仓库链接，以便用户进行更深入的探索和学习。

3. 最近更新的功能

项目最近更新的功能主要包括：

• 新增数据集和模型：更新了包括 alpaca-lora、Chinese-Vicuna、Alpaca-CoT、dolly、guanaco 等在内的多个新数据集和模型。
• 翻译工具：为了服务非英语母语的用户，项目开发了一个基于 Helsinki-NLP 的开源翻译工具，能够将英文数据集翻译成 100 多种语言。
• 数据处理：为了提高翻译质量，项目新增了 process.py 脚本，用于处理翻译结果，去除重复的字符串。

该项目为指令微调领域的研究者和开发者提供了一个宝贵的学习和交流平台。

Awesome-instruction-tuning A curated list of awesome instruction tuning datasets, models, papers and repositories. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/Awesome-instruction-tuning