lion-pytorch

Google Brain团队研发的优化器，可提升语言模型和文本生成效果

Lion是一种由Google Brain团队开发的新型优化器，部分效果优于Adam(w)。本文介绍了Lion在Pytorch中的实现和使用方法。通过调整学习率、权重衰减和参数β1、β2，Lion在语言建模和文本生成等任务中表现良好。其安装与使用简单，适合各种大型模型的训练。

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介绍相关项目

evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库

EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算

EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

llama-3.1-openhermes-tr - 高效训练和优化的Llama模型应用

GithubHuggingfaceUnslothllamatransformers开源项目模型模型训练

这个开源项目演示了如何利用Unsloth框架和Huggingface的TRL库，加速Llama模型的训练过程。该模型专为文本生成和问答优化，具备高效的执行能力。尤其适用于需快速处理大规模文本数据的场景，如自然语言处理和人工智能开发。通过Python，用户可以简单地加载并使用模型，以实现高效的内容生成。该项目为技术指导和内容创作提供了高效、高质量的解决方案。

modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体

GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率

Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术，将训练效率提高一倍，仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行，实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上，模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化，该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。

GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型

GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理

该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。

LLaMA-LoRA-Tuner - 使用LLaMA-LoRA Tuner便捷地评估和微调低秩自适应的LLaMA模型

GithubGoogle ColabHugging FaceLLaMA-LoRA TunerSkyPilot开源项目模型微调

LLaMA-LoRA Tuner通过Google Colab、一键启动和多云服务支持，简化了LLaMA模型的评估和微调。用户可在Hugging Face查看演示，支持通过Google Drive和JSON格式加载和存储数据。此项目实现了多基础模型切换和多训练数据集格式支持，新增聊天界面和演示模式以优化新模型展示。

Grounding_LLMs_with_online_RL - GLAM 强化学习优化大型语言模型的新方法

BabyAI-TextGLAMGithubLamorel大语言模型开源项目强化学习

这个开源项目开发了GLAM方法，通过在线强化学习优化大型语言模型在BabyAI-Text环境中的性能。项目提供了BabyAI-Text环境和实验代码，支持智能体训练和评估。研究者使用Lamorel库实现了PPO、DRRN等多种智能体。代码库包含详细的安装说明、配置文件和运行指南，便于其他研究人员复现和拓展相关研究。

Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力

Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理

Chinese-Llama-2是一个开源项目，致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法，并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数，旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。

llama_3.1_q4 - 高效文本生成模型，结合优化技术提升性能

GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练

llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库，实现快速训练，保持8B参数模型的强大性能，优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用，适用于多语言生成，由keetrap负责开发。

Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k - 优化Llama-3上下文长度以提升AI应用性能

GithubHuggingfaceLlama-3RoPE theta开源项目模型渐进训练自定义AI模型长上下文

Llama-3模型经过Gradient的优化，具备长上下文处理能力，改善了对话功能。项目采用NTK感知插值技术优化RoPE theta，极大提高了训练速度和效率。模型在Q&A任务中表现优异，仅次于GPT-4和Yi，适用于多种业务中的自主助手。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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