wanda

基于权重和激活的大型语言模型剪枝技术

Wanda LLM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

AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩

AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化

AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库

GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化

llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集，支持权重和激活量化，并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式，确保与vllm兼容，同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法，包括激活量化、混合精度和稀疏化技术，为模型优化提供灵活多样的选择。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门

LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

MoE-LLaVA - 高效视觉语言模型的新方向

GithubMoE-LLaVA多模态学习大视觉语言模型开源项目性能表现稀疏激活

MoE-LLaVA项目采用混合专家技术,实现了高效的大规模视觉语言模型。该模型仅使用3B稀疏激活参数就达到了与7B参数模型相当的性能,在多项视觉理解任务中表现优异。项目提供简单的基线方法,通过稀疏路径学习多模态交互,可在8张A100 GPU上1天内完成训练。MoE-LLaVA为构建高性能、低参数量的视觉语言模型探索了新的方向。

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

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。

LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果

GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解

Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型，具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据，实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本，支持处理超长文本和视频，在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色，为AI技术发展提供了新的可能性。

Awesome-Efficient-LLM - 知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总

GithubLarge Language Models开源项目效率优化模型剪枝知识蒸馏量化

Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术，包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等，支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新，提供过去60天内的相关研究成果，便于用户系统地探索和应用这些高效技术。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型

GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型

MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型，适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术，MobiLlama从较大模型简化而来，降低了预训练和部署成本，实现了资源受限设备上高效处理语言任务。

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