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TinyLlama-1.1B-step-50K-105b

紧凑型1.1B参数模型的高效预训练项目

TinyLlama是一个旨在高效预训练1.1B参数模型的项目,使用3万亿个token,计划在90天内完成。其架构和tokenizer与Llama 2相同,适用于多种需要低计算和内存需求的应用。该项目的中期里程碑在50K步和105B tokens,成果显著。利用16块A100-40G GPU进行优化训练,提升效率并节省资源。TinyLlama与多个开源项目兼容,便于通过transformers库进行集成。更多详情可查阅TinyLlama的GitHub页面。

tinyllama-15M - 基于TinyStories数据集训练的15M参数轻量级语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2TinyStories人工智能开源项目模型模型训练深度学习
基于Llama 2架构开发的轻量级语言模型,具备15M参数规模,通过TinyStories数据集完成训练。模型源自karpathy的tinyllamas项目,并进行了格式转换。相关技术细节和使用方法可参考llama2.c项目文档,适合作为研究小型语言模型的参考实现。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型,使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调,支持chatml格式,具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性,同时适用于计算资源受限的场景,为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 - 基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型
GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6是基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型。该模型在3万亿个token上预训练,仅有11亿参数,可与多种Llama项目兼容。它利用UltraChat数据集微调,并通过DPOTrainer在UltraFeedback数据集上对齐,平衡了性能和灵活性。TinyLlama适用于计算和内存资源受限的应用场景,为开发者提供了高效的集成选择。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型
AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型,仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练,并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器,易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版
GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-AWQ - 高效量化方法助力多用户场景下的快速推理
GithubHuggingfaceTinyLlama低比特量化多用户服务器开源项目推理效率模型
该项目采用AWQ低位量化方法,提高了多用户服务器场景下的Transformers推理速度和效率。相比GPTQ,AWQ在减少部署成本的同时,能够使用更小的GPU进行推理。TinyLlama模型支持4-bit量化,并兼容vLLM与Huggingface TGI插件,高效应对高并发需求。在Zhang Peiyuan的开发下,该模型适合计算和内存资源有限的开源项目部署。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
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