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tinyllama-15M

基于TinyStories数据集训练的15M参数轻量级语言模型

基于Llama 2架构开发的轻量级语言模型,具备15M参数规模,通过TinyStories数据集完成训练。模型源自karpathy的tinyllamas项目,并进行了格式转换。相关技术细节和使用方法可参考llama2.c项目文档,适合作为研究小型语言模型的参考实现。

TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型
AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型
TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。
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。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目性能评估模型语言模型预训练
TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构,该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练,展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景,在多项基准测试中表现不俗,可轻松集成到基于Llama的开源项目中。
TinyLlama_v1.1 - 精简版Llama模型 专注多领域应用
GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练
TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型,仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练,该项目开发了三个特定领域的变体:通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法,在2.5万亿tokens数据集上实现预训练,紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率,适用于多种开源项目。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建:300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内,通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型,但以不到500美元的投入,在多数据集上表现出色,并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储,对TinyLlama模型进行了调整,重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力,并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T - 探讨紧凑型1.1B参数模型的高效预训练
GithubHuggingfaceTinyLlama参数开源项目模型计算预训练
TinyLlama项目目标是在3万亿标记上预训练一个具备1.1B参数的Llama模型。通过优化技术,该项目可在90天内使用16个A100-40G GPU完成训练。采用与Llama 2相同的架构和分词器,确保与其他开源项目的兼容性。TinyLlama的紧凑设计适合计算和内存受限的应用。该项目于2023年9月1日启动,计划在2023年12月1日前完成,并会逐步发布中间检查点。详细信息请查看TinyLlama GitHub页面。
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。
llama2.c-stories15M - 轻量级智能故事生成模型
GithubHuggingfaceJavaScript库NPMTransformers.js代码示例开源项目文本生成模型
这是一个基于Llama2架构的轻量级故事生成模型,模型体积仅15M,通过NPM包方式集成到Web应用中。该模型支持灵活的文本长度控制,能生成连贯的故事内容,适合对部署性能和资源消耗有要求的应用场景。开发者可以通过Transformers.js轻松安装并使用pipeline进行文本生成,特别适合需要快速部署的Web应用。
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