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Meta-Llama-3-70B-Instruct

Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型
AlpacaEval2.0GithubHuggingfaceInfinity Instruct开源模型开源项目指令微调无反馈强化学习模型
Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B是一个开源的指导调优模型,无需人类反馈的强化学习。该模型在百万级指令数据集上经过微调,在AlpacaEval 2.0基准测试中取得了25.5的高分,表现优于Mixtral 8x7B v0.1、Gemini Pro和GPT-3.5。通过低成本训练提高了Mistral-7B的基础能力和对话能力,并在MT-Bench测试中表现出色。适合多样化的下游任务,该模型为研究与应用提供了良好的支持。
Mantis-8B-siglip-llama3-pretraind - 非功能性模型的实验再现及Llama3性能优化探索
GithubHuggingfaceMantis-InstructTIGER-Labllama3实验开源项目模型
llava_siglip_llama3_8b_pretrain_8192是一个用于实验再现的非功能性模型,旨在探索Llama3模型的性能改进。该项目提供了Mantis-Instruct微调版本的参考,帮助研究人员进行实验再现与分析。通过这一预训练检查点,研究人员可以了解模型的结构和潜在的优化方向。尽管该模型不适用于实际应用,但其在研究与开发中可作为有意义的基础。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
llama-gpt - 私密自托管聊天机器人LlamaGPT,支持Nvidia GPU和Code Llama模型
GithubLlamaGPTNvidia GPU人工智能开源项目热门离线聊天机器人自主托管
LlamaGPT是一个自托管、离线的ChatGPT类聊天机器人,基于Llama 2开发,确保100%数据隐私,无需数据外传。最新版本新增对Code Llama模型和Nvidia GPU的支持,可在各类硬件上灵活部署,包括但不限于umbrelOS家庭服务器、M1/M2 Mac以及支持Docker的系统。LlamaGPT支持多种模型,包括但不限于7B至70B模型,且兼容OpenAI API,开发者友好,便于集成和功能扩展。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3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。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
huggingface-llama-recipes - Llama 3.1模型快速入门与应用指南
GithubHugging FaceLlama 3.1开源项目本地推理模型微调量化
本项目提供了一系列实用工具和指南,帮助开发者快速掌握Llama 3.1模型。内容涵盖本地推理、API调用、模型量化和微调等关键主题,并包含相关代码示例。此外,项目还介绍了Llama Guard和Prompt Guard安全模型的应用,以及其他高级用例。项目资源适合不同经验水平的开发者,为探索和应用Llama 3.1模型提供了有价值的参考。
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