：一个513M参数的多语种语言模型，能理解和遵循101种语言的指令。

：一个513M参数的多语种语言模型，能理解和遵循101种语言的指令。 Aya数据集是迄今为止最全面的多语种指令微调数据集，包含114种语言的5.13亿个提示和补全，完全开源。它为自然语言理解、摘要和翻译任务中的未服务语言提供了基础。

：赋予大型预训练语言模型遵循复杂指令的能力

：赋予大型预训练语言模型遵循复杂指令的能力 遵循指令的能力对大部分开源大语言模型来说是一个独特的挑战。该项目提出的解决方案是使用LLM本身来生成指令数据。 研究人员开发的Evol-Instruct方法随机选择不同类型的进化操作来将简单指令升级为更复杂的指令，或者创建全新的指令。然后使用进化的指令数据来微调LLM，从而创建WizardLM。

LLaV：一个拥有类似 GPT-4 的大语言+视觉模型

LLaV：一个拥有类似 GPT-4 的大语言+视觉模型 “使用机器生成的指令跟踪数据对大型语言模型 (LLM) 进行指令调优提高了新任务的零样本能力，但这一想法在多模式领域的探索较少。 所以，我们开始尝试使用纯语言 GPT-4 生成多模态语言图像指令跟踪数据。通过对此类生成的数据进行指令调整，并推出了 LLaVA：大型语言和视觉助手。 这是一种端到端训练的大型多模态模型，连接视觉编码器和 LLM 以实现通用视觉和语言理解。 早期实验表明，LLaVA 展示了令人印象深刻的多模型聊天能力，有时在看不见的图像 / 指令上表现出多模态 GPT-4 的行为，并且与合成多模态指令跟随数据集上的 GPT-4 相比，相对分数达到了 85.1%。 当在 Science QA 上进行微调时，LLaVA 和 GPT-4 的协同作用达到了 92.53%，这个准确率颇高。 因此，我们在 GitHub 正式开放 GPT-4 生成的视觉指令调整数据、模型和代码库。” |||||

：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的

：一个 Python 库，用于创建和处理自然语言处理 (NLP) 数据集，以便训练大型语言模型 (LLM)。该库包含一些可扩展的模块，允许 NLP 研究人员从无标注 Web 采集高质量文本，并提供 GPU 加速功能。

网页抓取的 5 种首选编程语言

网页抓取的 5 种首选编程语言 络抓取或网络收获需要一个好的工具才能有效地进行。它涉及数据抓取、内容获取、搜索、解析以及数据重新格式化，以使收集的数据准备好进行分析和呈现。使用正确的软件和语言进行网络抓取工作非常重要。 本文介绍了五种用于网络抓取的最佳编程语言。该列表基于许多因素，包括直观性、易于编码、可维护性、灵活性，当然还有网络抓取的有效性。该软件的受欢迎程度也很重要。一个更受欢迎的工具往往会得到更好的更新和支持，这些用户可以互相帮助解决问题或学习新的和更有效的网络抓取方法。

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，

（Topics in Algorithmic COde Generation dataset）是一个专注于算法代码生成的数据集，旨在为代码生成模型领域提供更具挑战性的训练数据集和评估基准。 该数据集由难度更大、更接近真实编程场景的编程竞赛题组成。它强调在实际应用场景中提高或评估模型的理解和推理能力，而不仅仅是实现预定义的函数功能。 规模更大：TACO 包括训练集（25,443 个问题）和测试集（1,000 个问题），使其成为当前可用的最大的代码生成数据集。 更高质量：TACO 数据集中的每个问题都旨在匹配一组不同的解决方案答案，答案大小高达 1.55M。这保证了模型在训练过程中不易出现过拟合，并验证了评估结果的有效性。 细粒度标签：TACO 数据集中的每个问题都包含细粒度标签，例如任务主题、算法、技能和难度级别。这些标签为代码生成模型的训练和评估提供了更准确的参考。