build_MiniLLM_from_scratch

小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

build_MiniLLM_from_scratch bert4torch Torch4keras 预训练指令微调 Github 开源项目

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

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介绍相关项目

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索

GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型

该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。

LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南

GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调

了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本，包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家，均可找到实用资源，提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题，共同完善此开源项目。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch - 使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorchGithub奖励模型开源项目数据处理模型微调环境配置

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

awesome-llms-fine-tuning - 大语言模型微调资源指南，包括教程、工具与最佳实践

BERTGPTGithubLLMRoBERTafine-tuning开源项目

本页面汇总了微调大语言模型（如GPT、BERT、RoBERTa）的全面资源，适用于特定任务和领域的需求。包含教程、论文、工具、框架和最佳实践，为研究人员、数据科学家和机器学习从业者提供宝贵的指导，提升模型表现，优化工作流程。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案

GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化

本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型，运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速，支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎，用户能快速实现部署，并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外，Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

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