LOMO

大规模语言模型的低内存全参数微调技术

LOMO AdaLomo 大语言模型优化器低内存优化 Github 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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

slowllama - 在Apple和nVidia设备上微调Llama2和CodeLLama模型

CodeLLamaGPUGithubLlama2M1/M2设备slowllama开源项目

slowllama是一个专注于微调Llama2和CodeLLama模型的开源项目，支持70B/35B模型版本，并可在Apple M1/M2设备（如Macbook Air、Mac Mini）或消费级nVidia GPU上运行。通过将模型部分数据转储到SSD或主内存，该项目避免使用量化技巧，优化正向和反向传递性能。采用LoRA方法限制参数更新，操作步骤详尽，包括依赖安装、模型下载和配置脚本，是在资源有限环境下进行大模型微调的理想选择。

BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率

GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型

BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。

doremi - 创新算法提升语言模型训练效率

DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合，适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重，并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率，如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现，包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调提升效率降低资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍，同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案，有助于推动相关领域的进步。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

LVM - 大规模视觉模型的创新顺序建模方法

GithubLVM大规模视觉模型序列建模开源项目视觉句子视觉预训练模型

LVM是一种创新视觉预训练模型，将多种视觉数据转化为视觉句子，并进行自回归式标记预测。该模型采用顺序建模方法，无需语言数据即可学习大规模视觉模型。通过设计视觉提示，LVM可解决多种视觉任务。兼容GPU和TPU，为大规模视觉模型学习提供新方法。

Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit - 高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用

GithubHuggingfaceUnsloth加速训练大语言模型开源项目微调模型节省内存

该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术，训练速度提升2-5倍，内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单，适合初学者使用，支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。

DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包

ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目

Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。

DoRA - 大型语言模型微调的权重分解低秩适应方法

DoRAGithub低秩适应大语言模型开源项目微调权重分解

DoRA是一种新型大型语言模型微调方法，通过将预训练权重分解为幅度和方向两个部分进行更新。与LoRA相比，DoRA在保持参数效率的同时提升了模型的学习能力和训练稳定性。研究表明，DoRA在常识推理、视觉指令调优和图像/视频-文本理解等多项下游任务中表现优于LoRA。该技术已集成到Hugging Face PEFT和Diffusers库中，可用于多种模型的微调。

相关项目

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