Phi2-mini-Chinese

从零开始训练0.2B参数的中文语言模型，支持Flash Attention加速

Phi2-Chinese-0.2B 中文小模型数据清洗 SFT微调语言模型 Github 开源项目

项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤，代码和模型已开源，可引用。支持Flash Attention加速，适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。

pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目

GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练

Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。

Phi-3CookBook - Microsoft Phi-3模型家族实践指南

AI模型GithubPhi-3开源开源项目微软语言模型

本项目提供Microsoft Phi-3模型家族的全面实践指南，包括环境设置、快速入门、推理、微调和评估等教程。涵盖iOS、Jetson和AI PC等多种硬件设备上的端到端解决方案构建说明。另外还包含实际应用案例和实验室样本，助力开发者深入理解和应用Phi-3模型。

llmlingua-2-bert-base-multilingual-cased-meetingbank - 基于BERT的多语言提示词压缩模型

GithubHuggingfaceLLMLingua-2大语言模型开源项目提示词压缩数据处理文本优化模型

LLMLingua-2-Bert是一个基于BERT多语言模型开发的提示词压缩工具，通过数据蒸馏技术实现任务无关的提示词压缩功能。该模型可识别并保留提示词中的关键信息，在维持原始语义的基础上减少token使用量。模型支持多语言处理，提供API接口，适用于需要控制提示词长度的各类AI应用场景。

MiniCPM-V-2 - 多模态语言模型，支持跨平台高效部署

GithubHuggingfaceMiniCPM-V场景文本理解多模态开源项目模型深度学习视觉问答

MiniCPM-V 2.0是一个多模态大模型，以高效端侧部署和可靠性为特色，支持OCRBench和TextVQA等基准测试。该模型结合RLHF多模态技术，减少幻觉生成，并能处理任意宽高比的高分辨率图像。MiniCPM-V 2.0可在多数GPU和PC上高效运行，拥有中英双语支持，并能够在移动设备上执行，提供多种部署选择。

MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large - 微软开发的轻量压缩型自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMicrosoftMiniLMv2人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理

MiniLMv2-L6-H384-distilled-from-BERT-Large是微软开发的轻量级自然语言处理模型，通过知识蒸馏技术从BERT-Large模型压缩而来。该模型在保持性能的同时，显著降低了模型体积和计算资源需求，适合在资源受限场景下部署使用。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理

Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型，适用于多个应用场景

Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型

SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发，提供135M、360M和1.7B参数选项，表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练，支持8位和bfloat16位精度，可在CPU和多GPU环境中运行。需注意，内容生成的准确性和一致性可能受限，仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。

ChatGLM-6B - 高效灵活的开源双语对话模型的本地部署与定制

AI对话ChatGLM-6BGithub中英双语大语言模型开源开源项目

ChatGLM-6B是一款开源的中英双语对话语言模型，采用GLM架构，拥有62亿参数。该模型支持低资源设备部署，6GB显存即可运行。经过约1T标识符训练和多种技术优化，ChatGLM-6B能生成贴近人类偏好的回答。模型提供高效参数微调方法，便于开发者进行应用定制。该项目完全开放学术研究，同时允许免费商业使用，致力于推动大模型技术进步。

pythia-2.8b-v0 - 支持可解释性研究的多尺寸语言模型，适合科学研究应用

EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究，提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标，但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究，适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可，模型及检查点可通过Hugging Face获取，促进语言模型的训练与科研开发。

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