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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。

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
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit - 使用Unsloth技术优化模型微调,显著提升性能并减少内存占用
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能优化数据集机器学习模型
该项目介绍了一种运用Unsloth技术的模型微调方法,使Mistral、Gemma、Llama等模型实现2-5倍的速度提升,并减少70%的内存使用。用户可通过在Google Colab或Kaggle运行免费笔记本,轻松获得经过优化的模型。工具初学者友好,支持多种微调和导出格式,如GGUF、vLLM,及上传至Hugging Face,满足不同用户的需求。
LLaVA - 提升大型语言与视觉模型的视觉指令调优
GPT-4GithubLLaVA多模态交互大型语言与视觉模型开源项目视觉指令调优
LLaVA项目通过视觉指令调优提升大型语言与视觉模型的性能,达到了GPT-4级别。最新更新包括增强版LLaVA-NeXT模型及其在视频任务上的迁移能力,以及高效的LMMs-Eval评估管道。这些更新提升了模型的多任务和像素处理能力,支持LLama-3和Qwen等不同规模的模型,并提供丰富的示例代码、模型库和数据集,方便用户快速上手和深度研究。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit - 高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用
GithubHuggingfaceUnsloth加速训练大语言模型开源项目微调模型节省内存
该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术,训练速度提升2-5倍,内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本,支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单,适合初学者使用,支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
Sheared-LLaMA-1.3B-ShareGPT - 优化Sheared-LLaMA模型训练,提高语言模型响应能力
GithubHuggingfaceShareGPTSheared-LLaMA开源项目模型模型训练结构剪枝自然语言处理
该项目通过10,000个指令响应对优化Sheared-LLaMA-1.3B模型,提升语言模型效率和性能。该模型可通过transformers.LlamaModelForCausalLM加载,适用于多种应用场景。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
LESS - 选择有影响力的数据进行有针对性的指令调整
GithubLESS开源项目指令微调数据选择模型训练评估
LESS项目提供了一种数据选择方法,通过选择有影响力的数据来增强特定功能。该项目涵盖了安装要求、数据准备、数据选择和模型训练的详细步骤,并提供相应的脚本和指南。通过预热训练、构建梯度数据存储库、任务数据选择和最终训练四个步骤,提升模型在下游任务中的表现能力。利用Flan v2、COT、Dolly和Open Assistant等训练数据集,以及MMLU、TydiQA和BBH等评估数据集,优化特定任务的模型性能。
Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具,该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持,可快速进行模型训练,并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。
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