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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。

Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
BlockMerge_Gradient - Llama模型层级梯度混合融合工具
BlockMerge GradientGithubLlama开源项目梯度值模型融合语言模型
BlockMerge_Gradient是一款专为Llama 1/2语言模型设计的融合工具,通过梯度混合两个微调模型的层级来创建模型集成。该工具支持自定义梯度值和最大分片大小,可选择性处理层级或非层级张量。它能处理不同词汇表大小的模型,并自动复制相关分词器文件,提供灵活的模型融合方案。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
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-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型,支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法,支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式,适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作,支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能,如强化学习和模型评估,满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具
ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理
ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。
AutoAWQ - 面向大型语言模型的高效4位量化框架
AutoAWQGPU加速Github大语言模型开源项目推理量化
AutoAWQ是一个专门针对大型语言模型的4位量化框架,通过实现激活感知权重量化算法,可将模型速度提升3倍,同时减少3倍内存需求。该框架支持Mistral、LLaVa、Mixtral等多种模型,具备多GPU支持、CUDA和ROCm兼容性以及PEFT兼容训练等特性。AutoAWQ为提升大型语言模型的推理效率提供了有力工具。
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3-Groq-8B-Tool-Use人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp、LM Studio等,支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能,适用于多种应用场景。
ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf - 探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升
GithubHuggingfaceK-量化WizardLM-Uncensored-Falcon-40bgguf格式开源项目模型量化变量
本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation,该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用,介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
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