phi3-Chinese

小体积高性能的phi3模型集合

phi3 phi3-mini ModelScope Hugging Face 训练变体 Github 开源项目

phi3-Chinese收录多种phi3训练变体，小体积高性能，适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接，并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题，但仍适用于轻量级垂直任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能

GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化

项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。

bert-mini - 轻量级BERT模型为下游NLP任务提供高效解决方案

BERTGithubHuggingface开源项目模型模型压缩知识蒸馏自然语言处理预训练模型

bert-mini是一种轻量级BERT预训练模型，由Google BERT仓库的TensorFlow检查点转换而来。作为较小的BERT变体之一，它采用4层256隐藏单元的结构，旨在平衡性能和模型大小。bert-mini专为下游自然语言处理任务的微调而设计，为研究人员和开发者提供了一个高效、易部署的解决方案，适用于资源受限的场景。

pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目

GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练

Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。

SmolLM-135M - 小型高效语言模型的新标杆，性能出色，尺寸便携

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型

SmolLM-135M是SmolLM系列中的小型语言模型，基于Cosmo-Corpus数据集训练。该模型仅有135M参数，但在常识推理和世界知识等基准测试中表现优异。SmolLM-135M提供全精度、半精度和量化版本，可灵活部署于各种硬件环境。作为高效小型语言模型的代表，SmolLM-135M在保持小巧体积的同时，展现出强大的文本生成能力。

pythia-160m-deduped - 基于Pile数据集训练的160M参数语言模型

GithubHuggingfacePythia可解释性研究大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

Pythia-160M-deduped是一个经过去重Pile数据集训练的语言模型,总参数量为1.62亿。模型提供154个训练检查点,性能可与同规模的OPT和GPT-Neo相媲美。该项目主要面向语言模型可解释性研究,采用Apache 2.0协议开源,适合学术研究使用。

llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理

Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化

llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

huozi - 支持32K上下文的双语稀疏混合专家模型

GithubHIT-SCIR中文MT-Bench开源项目活字3.0活字通用大模型自然语言处理

活字3.0是一个支持32K上下文的稀疏混合专家模型，具备中英文知识、数学推理和代码生成能力，并在指令遵循和安全性上有所提升。项目开源了中文MT-Bench数据集，支持多种推理框架如Transformers、vLLM和llama.cpp，为自然语言处理研究和应用提供更多选择。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练

Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

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