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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。

quantized-models - 提供多源量化模型以提升大语言模型推理效率
GithubHuggingfacequantized-modelstransformers大型语言模型开源项目文本生成推理模型量化模型
quantized-models项目整合了多种来源的量化模型,旨在提高大语言模型的推理效率。模型支持者包括TheBloke、LoneStriker、Meta Llama等,提供gguf、exl2格式的支持。用户可通过transformers库便捷地进行文本生成,这些模型按现状发布,需遵循其各自的许可协议。
gemma-2-27b-it-gptq-4bit - Gemma-2-27b的量化模型,优化加载与推理效率
GPTQModelGemma-2GithubHuggingface开源项目模型模型推理自然历史博物馆量化
Gemma-2-27b经过GPTQ 4位量化优化,使其在资源受限环境中高效运行。采用GPTQModel量化,并通过vllm进行推理,适用于简洁高效的推理场景。关键特性包括128组大小、动态分组、对称量化、激活功能和顺序推理,提升模型体验。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
Llama-3-8b-ita-ties-pro - 通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
GithubHuggingfaceLlama-3-8b-ita-ties-proMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目性能评估意大利LLM模型模型合并
本项目结合Mergekit工具,采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型,虽未超越现有最佳模型,但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA,基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型,并对参数如密度和权重进行了优化。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
gemma-2-9b - Google推出的轻量级开源大语言模型适用于资源有限环境
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma是Google开发的轻量级开源大语言模型系列,源自Gemini模型技术。这些英语文本生成模型开放预训练和指令微调权重,可用于问答、摘要和推理等任务。较小的规模使其适用于资源受限环境,如笔记本电脑或个人云设施,让更多人能使用先进AI模型。Gemma经过安全和伦理评估,并提供负责任AI开发工具包,确保安全可靠使用。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言高性能指令型语言模型的GGUF量化方案
GithubHuggingfaceMistral-Nemo-Instruct-2407大型语言模型开源项目提示模板模型模型量化硬件需求
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF是Mistral AI和NVIDIA联合开发的指令微调大语言模型的量化版本。该模型支持多语言处理,性能优于同等规模模型。项目提供多种GGUF量化方案,文件大小从4.79GB到24.50GB不等,适用于不同硬件配置,方便在各类设备上部署。
bigyi-15b - 合并模型技术的进步:探索创新设计
GithubHuggingfacebigyi-15bmergekit上下文合并方法开源项目模型语言模型
Bigyi-15b融合了若干预训练语言模型,利用mergekit工具及passthrough合并方法,以01-ai/Yi-9B为核心,具备4k上下文处理能力。此模型增强了在多应用场景中的表现,比如复杂数值计算与自然语言生成,同时优化了信息匹配准确性。
AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性
AceGPTGithub大型语言模型开源项目性能评估文化对齐阿拉伯语言模型
AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理,还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法,AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据,为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
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