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H2O

提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术

H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法,通过识别对注意力分数贡献最大的少数token,显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略,在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上,H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟,为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法
GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练
MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现,如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练,还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径,为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。
h2o-wizardlm - 为自监督学习模型生成高复杂度指令的开源实现,助力LLM微调
ChatGPT克隆GithubLLMwizardlm开源项目指令微调自动生成
H2o-wizardlm是一个开源项目,旨在从现有指令微调的LLM模型中自动生成高复杂度指令,适用于进一步微调。该项目基于Apache 2.0许可的模型和数据,支持输入指令微调的LLM和种子提示(未来支持文档语料库),输出为高复杂度的指令提示及其响应,无需违反Vicuna或ShareGPT的服务条款。
Qwen2.5-7B-bnb-4bit - 采用4bit量化技术加速Qwen2.5-7B模型并降低70%内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
基于Qwen2.5-7B的量化优化版本,通过4bit量化技术将内存占用降低70%。模型拥有76亿参数,具备128K上下文长度和29种语言处理能力,支持编码、数学运算和长文本生成等功能。该版本在保持原有性能的同时实现轻量化部署,可用于后续的模型微调与定制开发。
EAGLE - 大型语言模型快速解码的新突破
EAGLEGithub大语言模型开源项目快速解码性能维持推理速度
EAGLE项目为大型语言模型提供了一种高效的快速解码方法。通过创新的特征外推技术,EAGLE显著提升了生成效率。其改进版EAGLE-2引入了动态草稿树结构,进一步优化了性能。与传统解码方法相比,EAGLE和EAGLE-2在13B模型上分别实现了3倍和4倍的速度提升。该开源项目不仅提供了多种预训练模型权重,还支持各类LLM架构,并配备了详尽的使用文档和评估工具。
Hathor_Gamma-L3-8B-0.6-GGUF - 量化技术优化文本模型,适应多样硬件需求
GithubHathor_Gamma-L3-8B-0.6Huggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
该项目使用llama.cpp的最新功能实现模型量化,提供多种质量和大小的量化文件选择。通过imatrix选项进行的量化,支持多种硬件需求。结合K-quant和I-quant技术,实现速度与性能的平衡,适用于内存受限环境。
ModelCache - 优化大型语言模型响应的语义缓存工具
Codefuse-ModelCacheGithub多租户大语言模型嵌入模型开源项目语义缓存
ModelCache 是一种优化大型语言模型(LLMs)响应的语义缓存工具,通过缓存预计算的模型结果,迅速响应相似请求,提升用户体验。它支持多租户,并通过 Redis Search 将缓存与向量数据库的交互时间减至 10ms。该项目整合了多种嵌入框架及本地存储选项如 sqlite 和 faiss,便于用户迅速测试。其目标是降低推理部署成本、提升模型性能和提供可扩展的大型模型服务。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化
rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎,广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务,并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术,支持多种权重格式和多模态输入处理,跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端,优化了动态批处理功能,提高了用户的使用和体验效率。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化,降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言,具有出色的代码开发和数学运算能力,可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
REST - 创新检索式推测解码加速大语言模型生成
GithubREST开源项目推测解码推理加速检索式生成语言模型
REST是一种创新检索式推测解码方法,利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练,可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中,REST展现显著速度提升,为提高大语言模型效率开辟新途径。
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