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AutoCompressors

创新语言模型技术实现长文本上下文压缩

AutoCompressors是一项创新语言模型技术,可将长文本上下文压缩为少量摘要向量并进行推理。该项目提供官方实现,包含预训练模型、安装指南和示例代码。支持Llama-2和OPT等基础模型,有效提升长文本处理能力,为自然语言处理开辟新途径。

llm-compressor - 开源大型语言模型压缩优化库
GithubHugging FaceLLM Compressorvllm开源项目模型优化量化
llm-compressor是一个专注于大型语言模型优化和压缩的开源库。它提供全面的量化算法集,支持权重和激活量化,并与Hugging Face模型和仓库无缝集成。该项目采用safetensors文件格式,确保与vllm兼容,同时通过accelerate支持大规模模型处理。llm-compressor涵盖多种量化格式和算法,包括激活量化、混合精度和稀疏化技术,为模型优化提供灵活多样的选择。
llama-zip - 利用大语言模型实现高效文本压缩的开源工具
Githubllama-zip压缩工具开源项目文本压缩算术编码语言模型
llama-zip是一个开源的无损压缩工具,结合大型语言模型(LLM)和算术编码技术。它采用滑动上下文窗口方法,可压缩任意长度的文本,并支持结构化文本、自然语言和二进制数据。在多种文本数据测试中,llama-zip展现出优于传统压缩工具的性能,为数据压缩领域带来了新的可能性。
neural-compressor - 开源深度学习模型压缩工具库
GithubIntel Neural Compressor大语言模型开源项目模型压缩深度学习框架量化
Neural Compressor是一款开源深度学习模型压缩工具库,支持TensorFlow、PyTorch和ONNX Runtime等主流框架。它提供量化、剪枝、知识蒸馏等多种压缩技术,适用于Intel等多种硬件平台。该工具支持大语言模型优化,并与主流云服务和AI生态系统集成。其自动化的精度感知量化策略有助于平衡模型性能和精度。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
Selective_Context - 高效压缩上下文技术实现大语言模型处理能力倍增
GithubLLMNLP任务Selective Context上下文压缩开源项目效率提升
Selective Context是一种创新上下文压缩技术,能使大语言模型处理内容量提升一倍。该技术利用基础语言模型计算词句自信息,评估信息量,实现长文档和长对话的高效处理。项目提供完整代码实现、数据集和多项实验评估,已获EMNLP 2023会议认可。此上下文压缩技术适用于需要处理大量文本数据的场景,如智能客服、文档分析等。用户可通过pip安装,便捷集成到现有大语言模型项目中,显著提升处理效率。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
compression - 帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型的一套数据压缩工具
GithubTensorFlow Compression开源项目数据压缩机器学习模型
TensorFlow Compression 提供一套数据压缩工具,帮助构建端到端优化的数据压缩机器学习模型。该库支持高效存储数据表示,减少性能损失。主要功能包括范围编码、熵模型类以及用于数据压缩的额外TensorFlow功能和Keras层。2024年2月1日起,该库进入维护模式,适用于TensorFlow 2.14及以上版本。用户可以通过教程和论文链接深入了解有损数据压缩及模型优化方法。
CompressAI - 基于PyTorch的端到端压缩研究开源库
CompressAIGithubPyTorch图像压缩开源项目深度学习评估平台
CompressAI是基于PyTorch的开源库,致力于端到端压缩研究。该库提供深度学习数据压缩的自定义组件、预训练图像压缩模型,以及评估工具用于比较学习型模型与传统编解码器。支持Python 3.8+和PyTorch 1.7+,为压缩技术研究提供了实用平台。
awesome-compression - 模型压缩技术入门教程与实践指南
DatawhaleGithub实践开源项目教程模型压缩深度学习
这个开源项目提供了一个全面的模型压缩技术入门教程,涵盖剪枝、量化和知识蒸馏等方法。通过结合理论讲解和实践代码,该项目旨在降低学习门槛,帮助初学者和研究人员掌握如何有效压缩深度学习模型,以满足实际应用需求。
AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩
AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化
AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术,可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右,同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构,并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案,为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。
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