Awesome-Efficient-LLM学习资料汇总 - 高效大语言模型压缩与加速技术

Ray

Awesome-Efficient-LLM学习资料汇总 - 高效大语言模型压缩与加速技术

随着大语言模型(LLM)的快速发展,如何提高LLM的效率成为了一个重要的研究方向。Awesome-Efficient-LLM项目汇总了这一领域的最新进展,为研究者和开发者提供了宝贵的学习资源。本文将对该项目的主要内容进行介绍,帮助读者快速了解高效LLM技术的前沿动态。

项目概览

Awesome-Efficient-LLM项目由GitHub用户horseee维护,项目地址为:https://github.com/horseee/Awesome-Efficient-LLM

该项目主要收集了以下几个方面的高效LLM技术:

  • 网络剪枝/稀疏化
  • 知识蒸馏
  • 量化
  • 推理加速
  • 高效MOE
  • 高效LLM架构
  • KV缓存压缩
  • 文本压缩
  • 低秩分解
  • 硬件/系统优化
  • 微调技术
  • 相关综述

网络剪枝/稀疏化

网络剪枝是一种有效的模型压缩方法,通过去除冗余或不重要的连接来减小模型规模。该项目收集了多篇关于LLM剪枝的重要论文,例如:

  • SparseGPT: 一种一次性剪枝大语言模型的方法
  • LLM-Pruner: 对LLM进行结构化剪枝的方法
  • Sheared LLaMA: 通过结构化剪枝加速LLM预训练

LLM-Pruner

知识蒸馏

知识蒸馏是将大模型的知识转移到小模型中的技术。项目收集了多篇LLM知识蒸馏相关论文,如:

量化

量化是一种通过降低数值精度来压缩模型的方法。项目收集了多篇LLM量化相关论文,如:

推理加速

推理加速主要关注如何提高LLM的推理速度。项目收集了多篇相关论文,如:

总结

Awesome-Efficient-LLM项目为我们提供了一个全面了解高效LLM技术的窗口。随着LLM规模的不断增大,如何提高其效率将成为一个越来越重要的研究方向。该项目的持续更新将为研究者和开发者提供宝贵的参考资源。

欢迎访问项目主页了解更多详情,也欢迎大家为项目贡献新的相关资源。让我们一起推动LLM技术向更高效、更实用的方向发展!

avatar
0
0
0
相关项目
Project Cover

spacy-llm

该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。

Project Cover

chameleon-llm

Chameleon框架集成了多种工具,如视觉模型、Web搜索引擎和Python函数,提升了大型语言模型(LLMs)的推理能力。基于GPT-4的自然语言规划,Chameleon能够精准推理工具的组合和执行顺序。在ScienceQA任务中,Chameleon的准确率为86.54%,领先当前模型11.37%;在TabMWP任务中,整体准确率达98.78%。其模块化设计和灵活工具调用机制使其适用于各种复杂任务。

Project Cover

aws-genai-llm-chatbot

该解决方案提供现成代码,允许在AWS账户中实验多种大型语言模型和多模态语言模型。支持的模型包括Amazon Bedrock、Amazon SageMaker自托管模型以及通过API的第三方模型,如Anthropic、Cohere、AI21 Labs和OpenAI。项目包含详细文档、部署指南和集成资源,加速生成式AI解决方案的开发。

Project Cover

tree-of-thought-prompting

Tree-of-Thought Prompting技术用新的思维树框架扩展和改进了Chain-of-Thought概念,提升了大型语言模型(如ChatGPT)的推理能力。此技术帮助模型自主纠错并逐步积累知识,在解决复杂问题中表现出色。

Project Cover

Awesome-Text2SQL

了解Awesome-Text2SQL项目如何提升文本到SQL转换的效率。平台整合了丰富的资源和教程,涵盖前沿研究、实战项目和多样数据库技巧,为专业人士或爱好者打造全方位的学习和应用环境。

Project Cover

awesome-llm-role-playing-with-persona

本项目专注于角色扮演语言模型,涵盖虚构角色、名人和历史人物的角色扮演。尽管项目涉及多代理系统和长上下文模型等研究,无法确保包含这些领域的所有论文。最近的更新包括重新组织资源库、关注角色扮演代理以及发布关于个性化角色扮演语言代理的综述论文。

Project Cover

open-llms

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型(LLMs),支持商业应用,涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息,鼓励社区交流与贡献,是机器学习研究和应用的重要资源库。

Project Cover

Large-Language-Model-Notebooks-Course

该课程为学习者提供了实用的OpenAI与Hugging Face模型操作经验。内容覆盖从聊天机器人、代码生成等基技术到结构化大型项目实操,适合企业技术人员和个人开发者。

Project Cover

ml-engineering

本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。

最新项目
Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案,通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享,有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术,为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务,显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台,让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型,免费访问各种图像生成与AI训练工具,从Stable Diffusion等基础模型开始,轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术,推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器,它将改变您观看视频的方式!SubCat结合了先进的人工智能技术,为您提供即时视频字幕翻译,无论是本地视频还是网络流媒体,让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台,利用前沿AI技术,为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图,再到文案生成,美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

稿定AI

稿定设计 是一个多功能的在线设计和创意平台,提供广泛的设计工具和资源,以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户,无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑,稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合,帮助用户轻松实现创意设计。

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号