tinyllama-15M

基于TinyStories数据集训练的15M参数轻量级语言模型

Github 人工智能 Huggingface 深度学习模型训练 TinyStories 开源项目模型 Llama 2

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。

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介绍相关项目

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版

GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

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。

tiny_random_llama2 - 精简版Llama 2模型助力CI测试效率提升

CI测试GithubHuggingfaceLlama 2人工智能开源项目机器学习模型

tiny_random_llama2是一个专为持续集成(CI)测试设计的精简版Llama 2模型。该模型保留了Llama 2的核心架构，但显著降低了规模，实现了快速加载和执行。它主要用于CI环境中高效测试Llama 2相关功能，无需消耗大量计算资源。这个轻量级版本使开发团队能够更快速、经济地进行回归测试和性能评估，提高了CI流程的整体效率。

llama-68m - LLaMA类轻量级语言模型助力高效推理

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llama-68m是一个参数仅为6800万的LLaMA类模型，通过Wikipedia和部分C4数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础，它旨在通过推测性推理和标记树验证技术加速大语言模型服务。尽管参数量小，但设计目标是提高推理效率。由于尚未进行全面评估，建议谨慎使用。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型

基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

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Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

MiniCPM-Llama3-V-2_5 - 手机端多模态大语言模型突破性进展：8B参数达GPT-4V水平

GithubHuggingfaceMiniCPM-Llama3-VOCR能力多模态大语言模型多语言支持开源项目模型边缘设备部署

MiniCPM-Llama3-V-2_5是一款创新型多模态大语言模型，仅使用8B参数即达到GPT-4V级性能。该模型具备出色的OCR能力、可靠的行为表现和广泛的多语言支持，可高效部署于手机等边缘设备。支持30多种语言，并提供多种灵活部署方式，如llama.cpp、GGUF格式和LoRA微调。MiniCPM-Llama3-V-2_5标志着端侧多模态大语言模型的重要进展。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

tiny-random-LlamaForCausalLM - 微型随机语言模型助力AI生成能力研究

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tiny-random-LlamaForCausalLM是基于Hugging Face Transformers库的小型随机语言模型。这个轻量级模型为AI研究人员和开发者提供了一个实验平台，用于探索基本的文本生成功能。尽管规模小巧，但它适用于快速原型设计、测试和教育目的，可以轻松部署和定制，为AI研究和应用开发奠定基础。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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