datablations

对在数据限制下扩展语言模型的方法的研究

language models 训练数据数据重复数据稀缺 C4 Github 开源项目

本项目研究在数据受限情况下扩展语言模型的方法。通过对9000亿训练令牌和90亿参数模型进行实验，提出并验证了重复令牌和多余参数的计算优化法则。实验涵盖数据增强、困惑度过滤及去重处理。相关模型和数据集公开在仓库，有助于在资源有限情况下高效训练和优化语言模型。

h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型，支持离线文本生成

GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器

由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。

babilong - BABILong基准测试长文本处理能力评估大语言模型极限

BABILongGithub开源项目推理能力数据集语言模型评估长文本处理

BABILong是一个用于评估自然语言处理模型长文本处理能力的基准测试。它将bAbI数据集的任务句子隐藏在PG19背景文本中，生成长达数百万标记的测试样本。该基准包含20个推理任务，涉及事实链接、归纳、演绎和计数等多个方面。BABILong为评估和改进大语言模型的长文本处理能力提供了有效工具，同时也对现有长文本模型提出了挑战。

streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架

AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型

StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型

GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型

XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型，具有5.64亿参数，在30种语言的平衡语料库上训练，涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习，支持多语言自然语言处理，并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。

Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合

GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型

此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。

Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述

Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

MAmmoTH2-8B-Plus - 基于网络数据的大规模指令微调方法

GithubHuggingfaceMAmmoTH2大语言模型开源项目推理能力模型算法评估语言模型训练

MAmmoTH2项目通过从网络预训练语料中高效收集1000万条指令-回答对来提升大语言模型的推理能力。该方法显著改善了模型在多个推理基准测试上的表现，如MAmmoTH2-7B (Mistral)在MATH和GSM8K测试中的得分大幅提升。这种方法不仅无需特定领域数据训练，还为获取大规模高质量指令数据提供了一种高效的途径，为增强大语言模型的推理能力提供了新的研究方向。

ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架

ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应

ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。

LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法

GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估

LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法，可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异，仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。

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