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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介绍相关项目

flan-t5-small - 经过多任务指令微调的小型语言模型

FLAN-T5GithubHuggingface多语言开源项目指令微调模型自然语言处理语言模型

FLAN-T5-small是一个基于T5架构的小型语言模型,通过指令微调方法在多语言多任务数据集上进行了训练。该模型在少样本学习场景下表现优异,可用于推理、问答、翻译等多种自然语言处理任务。相比同规模模型,FLAN-T5-small在性能和实用性方面都有明显提升。它为研究人员提供了一个探索语言模型能力边界的重要工具,同时也存在一些局限性需要注意。

LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力

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LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目，将模型参数优化至460M，并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器，在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载，是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。

SmolLM-360M-Instruct - 轻量级指令对话模型实现快速本地部署

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SmolLM-360M-Instruct采用360M参数构建，通过日常对话、编程指令等数据集完成微调。模型支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，在AlpacaEval测评中相比前代提升至63.3%的胜率。目前可应用于知识问答、创意写作和基础Python编程等场景。

mamba-130m-hf - 轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案

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mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型，专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容，支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构，mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成，也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型

GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型

T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。

xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型

GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型

XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型，具有5.64亿参数，在30种语言的平衡语料库上训练，涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习，支持多语言自然语言处理，并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。

Sheared-LLaMA-1.3B - 高效压缩训练的小型语言模型

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Sheared-LLaMA-1.3B是一个基于LLaMA2-7B模型裁剪并预训练的小型语言模型。该项目仅使用50B token进行训练，却在推理、阅读理解等多项下游任务中展现出优异表现，平均性能超过了同等规模的OPT-1.3B和Pythia-1.4B模型。这一模型保留了LLaMA的词表，在有限计算资源条件下实现高效训练，为大型语言模型的压缩和轻量化研究提供了新的思路。

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

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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。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

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通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

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