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sparsegpt

开源项目实现大型语言模型高效压缩

SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。

gpt4all - 允许用户在常规桌面或笔记本电脑上私密运行的大型语言模型(LLMs)
GPT4AllGithub多平台支持应用下载开源项目无需GPU本地语言模型热门
GPT4All项目允许用户在常规桌面或笔记本电脑上私密运行大型语言模型(LLMs),无需进行API调用或使用GPU。用户可以直接下载应用程序开始使用,支持Windows、MacOS和Ubuntu等操作系统。该项目通过与Paperspace等合作伙伴的支持,实现了LLMs的高效和易于访问。
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。
gpttools - 通过gpttools在R项目中无缝集成大型语言模型
API服务GithubR语言gpttools大型语言模型开源项目隐私声明
gpttools旨在帮助R包开发者方便地在项目工作流中集成大型语言模型(LLMs)。该工具兼容OpenAI和其他热门AI服务提供商,如Anthropic、HuggingFace、Google AI Studio和Azure OpenAI,提供多样化的选择。安装便捷,可从GitHub和R-Universe获取。用户需注意配置API服务和保护隐私,包括设置OpenAI API密钥并在版本控制中忽略敏感信息。
Free-Auto-GPT - 一个提供 Auto GPT 的简单版本的储存库
Free-AUTOGPTGithub人工智能小型企业开源开源项目无需API
Free-Auto-GPT是一个开放源代码的AI项目,无需额外API费用即可部署并运行,以支持个人及小型企业更便捷地开发和实验创新应用。项目架构简洁,支持在Colab或本地环境快速使用、探索AI领域的新进展。
RankGPT - 利用大语言模型优化信息检索排序
GithubRankGPT信息检索大语言模型开源项目排序指令蒸馏重排序
RankGPT项目研究如何利用ChatGPT等大语言模型改进信息检索排序。该项目提出指令排列生成技术和滑动窗口策略,解决了长文本排序问题。实验表明,这种方法在多个基准测试中性能显著。项目还开发了模型蒸馏技术,将大语言模型能力迁移到小型模型,提高了实用性。
modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
sgpt - 专为在终端中与OpenAI模型交互而设计的命令行界面工具
CLI工具GithubOpenAISGPT代码生成开源项目生产力
SGPT 是一款命令行界面工具,专为在终端中与OpenAI模型交互而设计。它能够通过简单命令运行查询、生成shell命令或代码、从文本创建图像等,极大简化工作流程,提高生产力。支持GPT-4o和GPT-4 Vision API,并集成互动聊天、代码生成、Shell命令生成与执行功能,以及Bash函数与别名,全面优化生产效率。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
gpt-llm-trainer - AI模型训练自动化工具 从任务描述到高性能模型
AI训练GPT-3.5GithubLLaMA 2开源项目数据集生成模型微调
gpt-llm-trainer是一个AI模型训练自动化工具,简化了从任务描述到高性能模型的开发流程。该工具利用Claude 3或GPT-4生成数据集,为LLaMA 2或GPT-3.5模型创建系统提示并进行微调。gpt-llm-trainer通过自动化处理复杂的技术细节,使AI模型开发变得更加简单高效,适合快速开发特定任务AI模型的需求。
sparsezoo - 高效稀疏神经网络模型库
GithubNeuralmagicSparseZoo开源项目模型库深度学习稀疏化模型
SparseZoo是一个不断扩展的神经网络模型库,包含高度稀疏和稀疏量化模型,以及相应的稀疏化配方。它简化并加速深度学习模型的开发,帮助实现高效推理。用户可以通过API或云端访问这些模型及其配方,并进行迁移学习或配方迁移。SparseZoo支持多种稀疏化算法和不同推理性能的模型,并提供全面的文档和社区支持。
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