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wanda

基于权重和激活的大型语言模型剪枝技术

WandaLLM剪枝模型压缩稀疏性权重激活Github开源项目

Wanda是一种针对大型语言模型(LLM)的剪枝技术，通过结合权重大小和输入激活范数来选择性移除权重。相比传统的仅基于权重大小的剪枝方法，Wanda展现出更高的效率。该技术支持LLaMA、LLaMA-2等多种模型，可实现非结构化和结构化稀疏。Wanda方法简单实用，在维持模型性能的同时有效降低参数量，为LLM的轻量化和优化开辟了新途径。

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介绍相关项目
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
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llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
Ollama - 接入与定制大型语言模型
AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门
Ollama 提供丰富的大型语言模型选择，包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等，适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型，并提供便捷的下载服务。
LLM-Reading-List - 大语言模型技术与优化方法的综合阅读列表
GithubLLMTransformer开源项目模型压缩深度学习自然语言处理
该项目收集了大语言模型(LLM)领域的重要论文,主要聚焦推理和模型压缩技术。涵盖Transformer架构、基础模型、位置编码等多个关键领域的研究成果。为LLM技术发展和优化方法的研究提供了全面的参考资料。
rtp-llm - 大型语言模型推理加速引擎
CUDAGithubrtp-llm多模态输入大语言模型开源项目量化
rtp-llm是阿里巴巴基础模型推理团队开发的大型语言模型推理加速引擎，广泛应用于支持淘宝问答、天猫、菜鸟网络等业务，并显著提升处理效率。该项目基于高性能CUDA技术，支持多种权重格式和多模态输入处理，跨多个硬件后端。新版本增强了GPU内存管理和设备后端，优化了动态批处理功能，提高了用户的使用和体验效率。
DALM - 优化AI语言模型的开源自适应工具包
ArceeDALMGithubLlama-2-7b-hfRAG-end2endcontrastive learning开源项目
Arcee开源的领域自适应语言模型工具包（DALM）结合了RAG-e2e架构，实现LLM与向量存储的高效整合。该工具包支持Llama、Falcon和GPT等解码器，适用于特定领域的高级定制。工具包包括数据处理、训练和评估的完整代码库，支持对比学习和高效的检索生成联合训练。
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
该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
orca_mini_3b - 基于Orca方法优化的OpenLLaMA解释型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMa人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
orca_mini_3b是一个在OpenLLaMA-3B架构基础上开发的语言模型，结合WizardLM、Alpaca和Dolly-V2数据集进行训练，采用Orca论文提出的数据构建方法。模型在ARC、HellaSwag、MMLU等多个基准测试中表现稳定，可通过Google Colab的T4 GPU免费部署运行。该模型主要特点是具备强大的解释能力，能够提供详细的推理过程。
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