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Llemma 开源数学语言模型助力数学推理突破

Llemma 数学语言模型开源项目 EleutherAI 人工智能 Github

Llemma是一个专为数学领域开发的开源语言模型。该项目基于Proof-Pile-2数据集训练，提供7B和34B两种规模的模型版本。Llemma在数学问题解决和定理证明等任务中表现优异，为数学研究和教育领域提供了有力的AI支持。项目不仅开源了模型，还包括数据集和相关代码，促进了数学AI技术的进步。

llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。

Awesome-LLM-Inference - 一系列关于涵盖了从基础框架到先进技术的大型语言模型推理的研究论文和配套代码

Awesome-LLM-InferenceGithub开源项目模型推理模型训练算法优化量化压缩

Awesome-LLM-Inference项目提供了一系列关于大型语言模型推理的研究论文和配套代码，涵盖了从基础框架到先进技术的全面资源，旨在帮助研究人员和开发者提高推理效率和性能。提供了全面的信息和技术支持，用于研究和开发高性能的大型语言模型。

SeaLLM-7B-v2 - 东南亚多语言大模型的新选择

GPT-3.5GithubHuggingfaceSeaLLM-7B-v2东南亚语言多语言开源项目数学推理模型

SeaLLM-7B-v2是一款经过多语言优化的开源大模型，专注于提升东南亚语言的推理能力。与前代 SeaLLM-13B 相比，该模型体积减小一半，但性能表现更出色，特别是在78.2分的GSM8K零样本推理任务中领先同类产品，并在多种语言的数学推理测试中超过GPT-3.5。凭借其稳健的多语言支持和开源特性，SeaLLM-7B-v2在数学推理、常识推理和多语言知识评估等多个领域中展示了强大的应用潜力，成为多语言文化与技术研究的有力工具。

llama-68m - LLaMA类轻量级语言模型助力高效推理

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目推理加速文本生成模型模型训练自然语言处理

llama-68m是一个参数仅为6800万的LLaMA类模型，通过Wikipedia和部分C4数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础，它旨在通过推测性推理和标记树验证技术加速大语言模型服务。尽管参数量小，但设计目标是提高推理效率。由于尚未进行全面评估，建议谨慎使用。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

llm-compiler-7b - 一种用于增强代码优化的先进语言模型

GithubHuggingfaceLLVMMeta Large Language Model Compiler代码优化开源开源项目模型编译器优化

Meta的LLM Compiler是一款编译器优化语言模型，基于Code Llama构建，提升了对编译器中间表示与汇编语言的理解。LLM Compiler提供7B和13B两个版本，能够预测LLVM优化效果，在代码优化与反汇编任务中表现优异，实现了显著的代码优化和反汇编准确性。这一模型适用于研究与商业用途，助力开发者提高代码优化效率。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

llm-engine - 自定义和部署大语言模型的开源解决方案

GithubLLM EngineScale大语言模型开源项目推理API模型微调

LLM Engine是一款Python库、CLI和Helm图表，能够在Scale托管基础设施或自有Kubernetes云中自定义和部署基础模型。支持LLaMA、MPT和Falcon等开源基础模型的API部署和服务，并允许在自有数据上微调以优化性能。该引擎优化推理功能和开源集成，提高部署和微调效率，未来还将提供K8s安装文档和快速冷启动时间。

ollama - 提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux

GithubOllama大型语言模型安装指南开源项目模型下载模型定制

Ollama是一个提供大型语言模型快速部署和运行的平台，支持MacOS、Windows和Linux。用户可以通过容易理解的界面，下载并运行各种模型，如Llama 3.1和Gemma 2等，并可通过Docker镜像或自定义安装脚本进行部署。此外，Ollama允许用户自定义和优化模型，满足不同的应用需求，如设置模型参数、导入外部模型等功能。同时，Ollama支持多种开源库例如ollama-python和ollama-js，提供全面的桌面客户端支持，使开发者能够更便捷地整合和应用AI技术。

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