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wanda

基于权重和激活的大型语言模型剪枝技术

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。

LiteLlama-460M-1T - 轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力
GithubHuggingfaceLiteLlama大语言模型开源项目数据集机器学习模型模型训练
LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目,将模型参数优化至460M,并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器,在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载,是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。
llama-160m - 160M参数的轻量级LLaMA模型用于快速文本生成
GithubHuggingfaceLLaMASpecInfer开源项目模型模型训练深度学习自然语言处理
llama-160m是一个轻量级LLaMA类模型,拥有1.6亿参数,通过维基百科等数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础,它在文本生成任务中展现潜力。尽管尚未全面评估,该模型为研究人员提供了快速推理和验证的工具,有望加速大型语言模型的服务效率。
AutoCompressors - 创新语言模型技术实现长文本上下文压缩
AutoCompressorGithubLlama上下文压缩开源项目生成式AI语言模型
AutoCompressors是一项创新语言模型技术,可将长文本上下文压缩为少量摘要向量并进行推理。该项目提供官方实现,包含预训练模型、安装指南和示例代码。支持Llama-2和OPT等基础模型,有效提升长文本处理能力,为自然语言处理开辟新途径。
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。
MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署
GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型
MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型,仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后,在多项评测中表现优异,甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能,可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本,涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景,适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。
qwen2.5-7b-ins-v3-GGUF - 量化优化AI模型的多样化选择指南
GithubHuggingfaceQwen2.5-7b-ins-v3quantization参数嵌入权重开源项目模型
该项目利用llama.cpp的b3901版本和imatrix选项对AI模型进行量化优化,支持各种硬件的量化格式下载。在LM Studio中运行这些模型,可通过缩小文件大小实现更高效的部署。K-quant格式在低资源环境中表现突出,而I-quants则在某些情况下显示出其新方法的优越性能,尤其建议ARM芯片用户选择Q4_0_X_X以获取更快速的响应。
Selective_Context - 高效压缩上下文技术实现大语言模型处理能力倍增
GithubLLMNLP任务Selective Context上下文压缩开源项目效率提升
Selective Context是一种创新上下文压缩技术,能使大语言模型处理内容量提升一倍。该技术利用基础语言模型计算词句自信息,评估信息量,实现长文档和长对话的高效处理。项目提供完整代码实现、数据集和多项实验评估,已获EMNLP 2023会议认可。此上下文压缩技术适用于需要处理大量文本数据的场景,如智能客服、文档分析等。用户可通过pip安装,便捷集成到现有大语言模型项目中,显著提升处理效率。
Sheared-LLaMA-1.3B-ShareGPT - 优化Sheared-LLaMA模型训练,提高语言模型响应能力
GithubHuggingfaceShareGPTSheared-LLaMA开源项目模型模型训练结构剪枝自然语言处理
该项目通过10,000个指令响应对优化Sheared-LLaMA-1.3B模型,提升语言模型效率和性能。该模型可通过transformers.LlamaModelForCausalLM加载,适用于多种应用场景。
LOMO - 大规模语言模型的低内存全参数微调技术
AdaLomoGithubLOMO优化器低内存优化大语言模型开源项目
LOMO和AdaLomo是为大规模语言模型训练设计的低内存优化算法。通过融合梯度计算和参数更新,这些技术显著减少内存使用,使单GPU设备能实现全参数微调。AdaLomo提供自适应学习率和分组更新归一化,在内存效率和性能上与AdamW相当。这些算法已集成至多个主流深度学习框架,为资源受限环境中的大模型训练提供高效方案。
PiSSA - 高效微调大语言模型的创新方法
GithubPiSSA低秩适应参数高效微调大语言模型奇异值分解开源项目
PiSSA是一种创新的参数高效微调方法,通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA,PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中,PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势,还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速,易于从LoRA转换。在多种模型和任务中,PiSSA均表现出色,为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。
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