AutoCompressors

创新语言模型技术实现长文本上下文压缩

AutoCompressor 语言模型上下文压缩 Llama 生成式AI Github 开源项目

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

MiniCPM-Llama3-V-2_5-gguf - GGUF格式大语言模型轻量化推理工具

GithubHuggingfaceMiniCPMllama.cppollama人工智能开源项目模型模型部署

MiniCPM-Llama3-V 2.5 GGUF是一个针对大语言模型轻量化部署的优化模型文件。通过llama.cpp和ollama框架，开发者可实现模型的本地化推理。项目提供完整的部署文档，支持高效且便捷的本地化实现

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口

FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目

LongLM项目介绍了Self-Extend方法，通过不需要调优的方式扩展大语言模型（LLM）的上下文窗口，利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注，并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend，并提供组选参数的指导原则及实验结果，以帮助用户应用这一技术。

Replete-Coder-Llama3-8B-GGUF - 基于llama.cpp优化的高效量化方法提升文本生成性能

GithubHuggingfaceReplete-Coder-Llama3-8B开源项目数据集文本生成模型模型压缩量化

该开源项目利用llama.cpp进行模型量化，适用于HumanEval和AI2推理挑战等任务，提供多种量化选项如Q8_0和Q6_K，适应不同内存要求，同时优化性能表现。I-quant量化在低于Q4时表现良好，用户可依据自己的设备内存和GPU VRAM选择合适的量化格式，通过huggingface-cli便捷获取所需文件。

sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩

GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型

SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具，可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法，并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性，为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。

ChunkLlama - 双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展

ChunkLlamaGithub大语言模型开源项目无需训练注意力机制长上下文

ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术，无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容，支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明，应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文，并在长文本任务中表现出色。

MiniLM-L12-H384-uncased - 轻量快速的预训练语言模型实现BERT级别性能表现

BERTGithubHuggingfaceMiniLM开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理

MiniLM-L12-H384-uncased通过模型压缩技术将参数量降至33M，在保持与BERT相当性能的同时，运行速度提升2.7倍。模型在SQuAD 2.0和GLUE等自然语言理解任务中表现出色，可直接替代BERT，适用于对模型体积和运行效率敏感的场景。

Sheared-LLaMA-1.3B - 高效压缩训练的小型语言模型

GithubHuggingfaceSheared-LLaMA下游任务开源项目模型结构化剪枝语言模型预训练

Sheared-LLaMA-1.3B是一个基于LLaMA2-7B模型裁剪并预训练的小型语言模型。该项目仅使用50B token进行训练，却在推理、阅读理解等多项下游任务中展现出优异表现，平均性能超过了同等规模的OPT-1.3B和Pythia-1.4B模型。这一模型保留了LLaMA的词表，在有限计算资源条件下实现高效训练，为大型语言模型的压缩和轻量化研究提供了新的思路。

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