PiSSA

高效微调大语言模型的创新方法

PiSSA 参数高效微调大语言模型低秩适应奇异值分解 Github 开源项目

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。

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介绍相关项目

codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案：提升效率与内存节约

GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型

CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术，加速多个深度学习模型的微调，包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍，内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook，用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程，适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源，提高模型性能，是开发者提升生产力的有力助手。

Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程

GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目

本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型，包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤，适合中文技术人员使用。

LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型

GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调

LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持，简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示，支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持，新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。

LoftQ - 大型语言模型低资源量化微调新方法

GithubLoRALoftQ大语言模型开源项目微调量化

LoftQ是一种为大型语言模型设计的量化微调方法。它通过寻找最佳的量化LoRA初始化,实现有限GPU资源下的高效模型微调。LoftQ支持LLAMA、Falcon、Mistral等主流模型,提供相关工具和示例代码。在WikiText-2和GSM8K等任务上,LoftQ展现出优秀性能,为低资源环境中的LLM应用开发创造了新可能。

LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调

GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

ALMA-13B-Pretrain - 改进大型语言模型的翻译性能与偏好优化技术

ALMAGithubHuggingfaceLoRA微调对比偏好优化开源项目数据集机器翻译模型

ALMA基于新的翻译模型范式，初步在单语数据上进行精调，接着应用高质量的平行数据进行优化，从而显著提升大型语言模型的翻译效果。其最新版本ALMA-R采用了对比偏好优化（CPO），相较于传统监督精调，进一步提高了翻译的精度，可与GPT-4媲美。尤其是ALMA-13B-LoRA，通过过渡性精调和人类撰写的平行数据，确保了在专业翻译任务中的卓越表现。

LLM-Shearing - 使用结构化剪枝加速大语言模型的预训练

GithubLLaMA开源项目教程模型转化结构化剪枝语言模型

本项目通过结构化剪枝显著提升大语言模型的预训练效率。通过剪枝优化LLaMA等大型基础模型，得到更小但同样强大的语言模型。实验结果显示，与从头开始预训练相比，剪枝显著降低了计算成本。项目提供详尽的代码库、评估脚本和剪枝日志，及多种经过指令微调的模型。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索

GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型

该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。

P-tuning-v2 - 深度提示调优技术提升小型模型性能媲美传统微调方法

GithubP-tuning v2参数效率开源项目提示调优深度学习自然语言处理

P-tuning v2是一种创新的提示调优策略，通过深度提示调优技术为预训练Transformer的每层输入应用连续提示。这种方法显著提升了连续提示的容量，有效缩小了与传统微调方法的性能差距，尤其在小型模型和复杂任务中表现突出。研究表明，P-tuning v2在BERT和RoBERTa等模型上取得了优异成果，在多项NLP任务中达到了与微调相当的水平，为发展参数高效的模型调优技术开辟了新途径。

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