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中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

LLaMAFalconLinly-OpenLLaMA中文对话模型训练数据Github开源项目

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

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介绍相关项目
YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
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YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型，专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习，提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文，扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异，展现了卓越的双语能力和通用智能水平。
Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型，优化针对中英用户，支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练，提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调，并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型，亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求
GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练
TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。
self-llm - 开源大模型部署与应用指南
AutoDLGithub开源大模型开源项目微调方法环境配置部署使用
探索开源大模型如LLaMA、ChatGLM的全流程部署与微调指南，涵盖环境配置至应用实践，专为国内初学者设计，通过AutoDL平台简化操作流程，助力大模型技术的普及和应用。
ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制
AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目
ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。
h2ogpt-4096-llama2-7b-chat - 基于Meta Llama 2的开源增强对话模型
GithubHuggingfaceLlama 2h2oGPT人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
该项目是对Meta Llama 2 7B Chat模型的优化升级版本。项目提供在线演示平台，可进行多个语言模型的性能对比和私人文档对话。通过h2oGPT平台可体验实时对话功能，并在模型排行榜中查看性能评估结果。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
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这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
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