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提升大型模型微调效率的创新技术

LoRA+模型微调低秩适应超参数优化ICML 2024Github开源项目

LoRA+是一种创新的低秩适应技术，专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程，尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现，兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程，并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。

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介绍相关项目
Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程
GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目
本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型，包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤，适合中文技术人员使用。
simple-llm-finetuner - 在NVIDIA GPU上使用LoRA方法轻松微调语言模型
GithubGradioLoRANVIDIA GPUPEFTSimple LLM Finetuner开源项目
Simple LLM Finetuner项目提供了初学者友好的界面，利用LoRA方法和PEFT库在常见的NVIDIA GPU上微调语言模型。用户可以轻松管理数据集、定制参数，并评估模型推理能力。支持在UI中粘贴数据集，提供参数调整和详细说明。尽管项目已停止维护，建议使用替代工具如LLaMA-Factory、unsloth或text-generation-webui。
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。
tiny-OPTForCausalLM-lora - PEFT框架的深度学习模型微调实现
GithubHuggingfacePEFT开源项目框架版本模型模型微调深度学习训练过程
基于PEFT 0.4.0.dev0版本开发的深度学习模型微调项目，通过参数高效微调方法，在有限计算资源条件下完成模型训练。主要应用于大型预训练模型的轻量级适配和迁移学习场景。
GaLore - 内存高效训练策略 全参数学习与低秩梯度投影
GaLoreGithub低秩训练内存效率大语言模型开源项目梯度投影
GaLore是一种内存高效的低秩训练策略，实现全参数学习的同时比常见低秩适应方法更节省内存。作为梯度投影方法，GaLore可通过两行代码轻松集成到现有优化器中。这一策略不仅优化内存使用，还保持训练准确性，为大规模语言模型训练提供新解决方案。项目目前处于预发布阶段，计划未来支持多GPU训练和内存高效的低秩梯度累积等功能。
lora-prompt-tool - 管理和优化LoRA模型提示词的Stable Diffusion扩展
AI绘图GithubLoRA模型Stable DiffusionWebUI扩展开源项目提示词工具
lora-prompt-tool是Stable Diffusion WebUI的扩展，用于管理LoRA模型的提示词。功能包括自动添加触发词、提示词搜索和过滤、编辑管理以及批量导入。此扩展优化了LoRA模型的使用流程，适用于Python 3.10及以上版本，采用开源协议。
Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用
GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化
Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术，实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器，确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持，并提供了详细的量化与配置指南，经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。
Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗
GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型
Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。
city-lora - 基于Stable Diffusion的城市景观LoRA模型
AI绘画GithubHuggingfaceLoRAStable Diffusion图像生成开源项目文生图模型
这是一个基于runwayml/stable-diffusion-v1-5的LoRA权重模型，针对城市景观图像生成进行微调。模型通过LoRA技术在城市数据集上优化，用于生成城市场景图像。支持文本到图像的转换功能，在保持Stable Diffusion基础特性的同时，专注于城市场景的生成。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
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