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PiSSA

高效微调大语言模型的创新方法

PiSSA是一种创新的参数高效微调方法,通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA,PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中,PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势,还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速,易于从LoRA转换。在多种模型和任务中,PiSSA均表现出色,为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。

Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
Phi-3-mini-4k-instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth工具提升深度学习模型微调速度与内存效率
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnslothtransformers开源项目机器学习模型模型微调
项目通过提供免费、易于使用的Google Colab笔记本,便于在微调Phi-3.5、Llama 3.1、Mistral等深度学习模型时实现更高效的速度与内存管理,内存使用减少达74%。用户只需添加数据集并执行所有代码,便可获得加速至最高3.9倍的微调模型,支持导出多种格式或上传至Hugging Face平台。Colab快捷方式有效简化模型微调过程,适用于文本生成和对话模板。
GPT4RoI - 大型语言模型的区域感知能力优化
GPT4RoIGithubLLaMA模型区域感兴趣调整大型语言模型开源项目视觉认知
GPT4RoI项目专注于优化大型语言模型的区域感知能力,发布新版本GPT4RoI-7B-delta-V0来提升性能。该项目提供完整的训练与推理代码,并有在线演示以提升用户体验。项目包含了详尽的数据集和权重处理方法,便于研究者和开发者有效应用于区域相关的语言模型任务。
MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型
GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型
MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型,适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术,MobiLlama从较大模型简化而来,降低了预训练和部署成本,实现了资源受限设备上高效处理语言任务。
Phi-3-mini-4k-instruct - 高效节省内存的模型微调策略,快速实现量化优化
GithubHuggingfacePhi-3免费微调内存优化开源项目机器学习模型量化模型
此项目通过Unsloth量化技术,提供高效的Mistral平台大模型微调方案,速度提升至2-5倍,内存占用降低至50-70%。提供的Colab笔记本支持Phi-3、Llama 3、Gemma 2等多种模型,简单易用,适合初学者。用户可以节省计算资源,并将微调后的模型导出至GGUF或上传至Hugging Face,方便成果共享。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
1.5-Pints - 快速训练小型语言模型的开源项目
1.5-PintsGithub小型语言模型开源开发开源项目模型架构预训练
1.5-Pints项目提供了一种快速预训练小型语言模型的方法,目标是在9天内达到与知名AI助手相当的水平。该项目开源了模型架构、训练脚本和工具,包含详细的安装指南、数据准备流程、训练和微调方法,以及模型评估和使用说明。研究人员和开发者可以通过这些资源复制实验并进行进一步的开源开发。
offsite-tuning - 隐私保护的高效模型微调框架
GithubOffsite-Tuning基础模型开源项目效率提升迁移学习隐私保护
Offsite-Tuning是一种迁移学习框架,允许在不完全访问原始模型的情况下对大型基础模型进行微调。该方法使用轻量级适配器和压缩仿真器,保护模型所有者和数据所有者的隐私,同时提高计算效率。与传统全模型微调相比,Offsite-Tuning保持相当准确性,同时实现6.5倍速度提升和5.6倍内存减少,适用于大规模语言和视觉模型。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后,参数位数从16位降至8位,减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中,量化模型平均得分68.69,与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署,适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
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