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Ruqiya_-_Merge-Gemma-2b-it-with-a-Fine-Tuned-one-for-Arabic-gguf

通过量化技术增强阿拉伯语模型的表现力

项目旨在通过融合与微调Merge-Gemma-2b-it模型,提升阿拉伯语语言模型的精确性。借助LazyMergekit工具,将Ruqiya团队开发的微调模型与Google基准模型结合,并采用多个量化方法,提升模型的性能与存储效率。量化工作由Richard Erkhov完成,GitHub上提供了多种模型版本供用户使用。从数据配置到实际应用,项目提供全面的技术支持,以优化语言生成任务。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
auto-round - 针对大语言模型的高效量化算法
AutoRoundGithubLLM推理低位推理开源项目权重量化量化算法
AutoRound是一种针对大语言模型(LLM)的高效量化算法。通过符号梯度下降优化权重舍入和范围,仅需200步迭代即可达到业界领先水平,且不增加推理开销。该算法支持OPT、BLOOM、GPT-J等多种模型,提供混合精度量化、激活量化等实验功能,并兼容Intel Gaudi2硬件。AutoRound提供简洁的Python接口,方便用户进行模型量化和推理。
llm-awq - 激活感知权重量化技术实现大语言模型高效压缩与加速
AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术,支持INT3/4量化,适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用,并获MLSys 2024最佳论文奖。
Qwen2-1.5B-Instruct-GGUF - Qwen2-1.5B指令模型的GGUF格式压缩版本
GGUFGithubHuggingfaceQwen人工智能开源项目模型语言模型量化模型
本项目提供Qwen2-1.5B-Instruct模型的GGUF格式文件,包含多种量化级别。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。这些文件兼容多个支持GGUF的平台,如llama.cpp和LM Studio,便于高效本地部署和推理。项目提供多种选择,可适应不同性能和资源需求。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
Google AI Gemma - 提供多样化的高性能AI开放模型
AI工具AI开发Gemma模型Google AIKerasTensorFlow性能优化模型训练热门
Google AI Gemma 网站展示了一系列高性能AI开放模型,旨在提供针对复杂数据、编程和科学计算的优化解决方案。Gemma系列模型,包括Gemma 1和Gemma 2,以不同的模型大小提供卓越性能,具备前沿的技术和可靠的设计,确保AI使用的安全性和责任感。
mergoo - 合并和训练多领域LLM专家的高效工具
GithubLLM专家MergooPython库开源项目模型融合混合专家
mergoo是一款工具库,用于高效合并和训练不同领域的LLM专家。支持Mixture-of-Experts、多层合并以及多种训练平台。适配Llama、Mistral、Phi3及BERT模型,兼容CPU、MPS和GPU设备。提供灵活配置及多种训练器支持,包括Hugging Face Trainer和PEFT,以便模型合并与微调。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法
GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估
LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法,可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异,仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。
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