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

紧凑型1.1B参数模型的高效预训练项目

Huggingface 训练 TinyLlama 模型 GPU 开源项目 Github 令牌

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。

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介绍相关项目

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

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llama-160m - 160M参数的轻量级LLaMA模型用于快速文本生成

GithubHuggingfaceLLaMASpecInfer开源项目模型模型训练深度学习自然语言处理

llama-160m是一个轻量级LLaMA类模型，拥有1.6亿参数，通过维基百科等数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础，它在文本生成任务中展现潜力。尽管尚未全面评估，该模型为研究人员提供了快速推理和验证的工具，有望加速大型语言模型的服务效率。

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。

Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略

GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据

此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama 3.2多语言模型的高效量化部署方案

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言开源项目机器学习模型语言模型量化模型

Llama 3.2系列多语言模型的GGUF量化版本，针对对话、检索和摘要任务进行优化。通过多种量化方案实现4.66GB至9.38GB的灵活内存占用，适合在资源受限环境部署。该模型在主流行业基准测试中展现了良好性能。

tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器

GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器

本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术，能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务，无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利，有助于推动NLP领域的发展。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型

GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本，是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化，使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用，同时保持了模型性能，为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。

llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型

GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型

该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优，使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中，使用Adam优化器和余弦学习率调度策略，该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用，特别是在对话生成和交互式AI领域中。

Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可

Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型，通过优化的Transformer架构和多语言对话定制，尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言，可进行超越官方语言的定制训练，以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性，提供高效的多语言文本生成能力，助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定，确保使用场景的安全性和合规性。

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