ChunkLlama

双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展

ChunkLlama 大语言模型长上下文注意力机制无需训练 Github 开源项目

ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术，无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容，支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明，应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文，并在长文本任务中表现出色。

Github

Huggingface

介绍相关项目

TinyLlama_v1.1 - 精简版Llama模型专注多领域应用

GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练

TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型，仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练，该项目开发了三个特定领域的变体：通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术

GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式

LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化，为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文，涵盖多种量化类型，满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件，获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件，包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal，并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载，帮助用户提高自然语言处理效率。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务

GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化

SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。

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。

LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法

GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估

LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法，可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异，仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译

GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调

LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用

GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型

Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列，具备7亿到70亿参数，专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异，能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构，通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款，支持用于英语的商业和研究。

相关项目

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