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SmolLM-135M

小型高效语言模型的新标杆,性能出色,尺寸便携

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。

TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T - 探讨紧凑型1.1B参数模型的高效预训练
GithubHuggingfaceTinyLlama参数开源项目模型计算预训练
TinyLlama项目目标是在3万亿标记上预训练一个具备1.1B参数的Llama模型。通过优化技术,该项目可在90天内使用16个A100-40G GPU完成训练。采用与Llama 2相同的架构和分词器,确保与其他开源项目的兼容性。TinyLlama的紧凑设计适合计算和内存受限的应用。该项目于2023年9月1日启动,计划在2023年12月1日前完成,并会逐步发布中间检查点。详细信息请查看TinyLlama GitHub页面。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
really-tiny-falcon-testing - 轻量级语言模型:文件大小不足10MB
GithubHuggingfaceMBlicensemittiny开源项目文件大小模型
really-tiny-falcon-testing是一个超轻量级语言模型项目,模型大小不超过10MB。该项目为资源受限环境和快速加载场景提供了高度便携、易于部署的小型模型选择。项目展示了如何在保持基本功能的同时显著减小模型体积,为自然语言处理任务提供了一种高效解决方案。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究,包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类,全面梳理了该领域的最新进展,为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型,支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构,并在知识蒸馏中表现优异,可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取,助力资源有限下的研究创新。
PowerLM-3b - 基于Power学习率调度器训练的高性能3B参数小型语言模型
GithubHuggingfacePowerLM-3b代码示例开源项目文本生成模型模型评估语言模型
PowerLM-3b是一个基于Power学习率调度器训练的3B参数语言模型。它在开源和专有数据集上训练,在自然语言多选题、代码生成和数学推理等基准测试中表现优异。该模型在同规模模型中展现出较高性能,适用于需要高效小型语言模型的场景。用户可通过Hugging Face transformers库轻松部署和使用PowerLM-3b。
Mistral-Small-Instruct-2409 - 22B参数高性能指令微调语言模型
AI聊天GithubHuggingfaceMistral-Small-Instruct-2409函数调用大语言模型开源项目模型模型推理
Mistral-Small-Instruct-2409是一款22B参数的指令微调语言模型,具备32768词汇量和32k序列长度。该模型支持聊天、指令跟随和函数调用等功能,可通过vLLM、mistral-inference或Hugging Face Transformers库进行使用。作为一个开源项目,Mistral-Small-Instruct-2409为自然语言处理研究和应用提供了新的可能性。
llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数
GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型
项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目性能评估模型语言模型预训练
TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构,该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练,展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景,在多项基准测试中表现不俗,可轻松集成到基于Llama的开源项目中。
Phi-3-mini-4k-instruct - 微软3.8B参数高性能自然语言模型
GithubHuggingfacePhi-3-Mini-4K-Instruct人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Phi-3-mini-4k-instruct是微软开发的轻量级开源AI模型,仅有3.8B参数。该模型在常识理解、语言处理、数学和编码等多项基准测试中表现优异,在13B以下参数模型中性能领先。它支持4K上下文长度,通过指令微调和偏好优化提升了指令遵循能力和安全性。这款模型适用于资源受限环境,可作为通用AI系统的重要组件。
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