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。

Yi-6B - 开源双语大型语言模型的性能和应用

GithubHuggingfaceYi series人工智能大语言模型开源开源项目机器学习模型

Yi系列模型是01.AI从头自主训练的开源大型语言模型，支持双语，适用于语言理解、常识推理和阅读理解。Yi-34B-Chat在多项评估中表现出色，仅次于GPT-4 Turbo，而Yi-34B在开源模型中名列前茅。该系列模型采用Transformer架构，结合高质量训练数据集和高效管道，适合广泛的个人、学术和商业用途，支持在多个平台试用。

MiniCPM-V-2_6-GGUF - 使用imatrix量化优化模型性能

GithubHuggingfaceMiniCPM-V-2_6transformers多语言开源项目模型视觉处理量化

项目应用llama.cpp的imatrix量化方法，优化模型的文本性能。提供多种量化文件，适配不同硬件配置，尤其适合低RAM环境。这一技术允许根据系统RAM和GPU VRAM选择合适的模型，实现性能与速度的平衡。支持多模态图像-文本转换和多语言处理，可在LM Studio中运行，为开源社区提供多样化的工具和使用选择。

pythia-2.8b - 大规模语言模型研究工具包,提供多尺度模型和训练检查点

GithubHuggingfacePyTorchPythia人工智能开源项目机器学习模型语言模型

Pythia-2.8B是EleutherAI开发的大规模语言模型研究套件中的一员，专注于促进模型可解释性研究。该模型包含25亿参数，基于Transformer架构，使用Pile数据集训练。提供154个训练检查点，便于深入分析模型演化过程。尽管主要用于研究，其性能与同等规模的OPT和GPT-Neo模型相当。Pythia-2.8B采用Apache 2.0许可证，可通过Hugging Face Transformers库轻松部署。

Yi-6B-200K - 提供中英文双语支持的开源大语言模型

GithubHuggingfaceYi双语开源开源项目技术报告模型语言模型

致力于构建开源大语言模型，具备出色的语言理解、常识推理和阅读理解能力。Yi系列通过多语言语料库训练，在许多基准测试中表现优异。采用Llama架构，由Yi团队独立开发数据集与基础设施，适合个人、学术和商业使用。

MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展：8B参数达GPT-4V水平

GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署

MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型，仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持，可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言，并提供多种灵活部署方式，如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

Phi-3.5-mini-instruct_Uncensored-GGUF - 优化的量化模型提供多种压缩方案支持不同运行环境

GGUFGithubHuggingfaceLLMPhi-3.5llama.cpp开源项目模型量化

该项目基于llama.cpp框架，将Phi-3.5-mini-instruct模型转换为GGUF格式，提供从F16到IQ2_M共19种量化版本。模型文件大小范围在1.32GB至7.64GB之间，适配CPU和GPU环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等版本在性能与体积上表现均衡，可根据硬件配置选择适合的版本使用。

Phi-3-medium-128k-instruct-GGUF - Phi-3-medium-128k-instruct模型的多硬件平台适配与量化选项

GithubHuggingfacePhi-3-medium-128k-instructllama.cpp开源项目模型模型下载自然语言处理量化

Phi-3-medium-128k-instruct项目以llama.cpp最新版本为基础，提供多种量化模型以适应不同内存与性能需求，支持包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS、CPU及Apple Metal在内的多种硬件平台。推荐使用Q6_K_L和Q5_K_M版本以实现高精度场景需求。用户可利用huggingface-cli选择性下载所需模型，以达到速度与质量的最佳平衡。

jina-bert-flash-implementation - 将BERT与Flash-Attention结合的高效模型实现

BERTFlash-AttentionGPU加速GithubHuggingface开源项目模型模型配置深度学习

本项目展示了一种将Flash-Attention技术与BERT模型相结合的实现方案。内容涵盖了依赖安装指南、参数配置说明和性能优化策略。核心功能包括Flash Attention的应用、局部注意力窗口的实现以及稀疏序列输出。此外，项目还引入了多项可调节的配置选项，如融合MLP和激活检查点，以适应各种训练环境和硬件条件。该实现的目标是提高BERT模型在处理大规模数据集时的训练效率和内存利用率。

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