SmolLM-135M

小型高效语言模型的新标杆，性能出色，尺寸便携

SmolLM 语言模型 Huggingface 模型机器学习人工智能 Github 开源项目自然语言处理

SmolLM-135M是SmolLM系列中的小型语言模型，基于Cosmo-Corpus数据集训练。该模型仅有135M参数，但在常识推理和世界知识等基准测试中表现优异。SmolLM-135M提供全精度、半精度和量化版本，可灵活部署于各种硬件环境。作为高效小型语言模型的代表，SmolLM-135M在保持小巧体积的同时，展现出强大的文本生成能力。

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StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型

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StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型，涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型，如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列，旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用，提高模型性能和应用灵活性。此外，StableLM也适用于多种下游任务，为开发者和研究者提供了强大的工具，以推动人工智能领域的发展。

Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型

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Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型，支持中英双语，并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模，更高效的推理能力，且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署，量化版本大大降低了部署门槛，广泛适用于学术研究和商业应用。

Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目

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Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码，包含MAP-CC（8000亿中文token预训练数据集）、CHC-Bench（中文难例指令理解基准测试）和CT-LLM（2B参数中文中心语言模型）。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法，为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

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llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型，从数据采集到训练一步到位

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该项目提供全面的构建语言模型指南，包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型（如BERT、GPT、Seq-2-Seq）的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本，通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。

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。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目

ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模

GithubLlama-3-Taiwan-70BNLP基准NVIDIA传统中文开源项目聊天机器人

Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模，涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化，已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练，获多个企业支持。

LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术

AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目

LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新，这些技术显著减少内存使用，使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化，在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架，为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。

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