懂AI
Sheared-LLaMA-1.3B

Sheared-LLaMA-1.3B

高效压缩训练的小型语言模型

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。

模型开源项目语言模型HuggingfaceSheared-LLaMA结构化剪枝Github预训练下游任务
GitHubHugging Face论文

Sheared-LLaMA-1.3B项目介绍

Sheared-LLaMA-1.3B是一个创新的语言模型项目，由普林斯顿大学的研究团队开发。这个项目的主要目标是通过结构化剪枝和继续预训练的方法，从较大的语言模型中创建一个更小、更高效的模型版本。

项目背景

随着大型语言模型的迅速发展，研究人员意识到需要一种方法来减小模型规模，同时保持其性能。Sheared-LLaMA-1.3B项目正是为了解决这一挑战而诞生的。该项目基于Meta公司的Llama-2-7b模型，通过创新的技术手段将其缩小到了1.3B参数规模。

技术特点

Sheared-LLaMA-1.3B采用了以下关键技术：

  1. 动态数据加载：研究人员使用了来自RedPajama数据集的不同领域的数据进行模型剪枝和继续预训练。

  2. 结构化剪枝：使用了0.4B个token来进行模型剪枝，有效减小了模型规模。

  3. 继续预训练：在剪枝后的模型上使用了50B个token进行继续预训练，以恢复和提升模型性能。

  4. 词汇表兼容：保持了与LLaMA1和LLaMA2相同的词汇表，确保了模型的广泛适用性。

模型性能

尽管Sheared-LLaMA-1.3B的参数量大大减少，但其性能仍然令人印象深刻：

  1. 在各种下游任务中，包括推理、阅读理解、语言建模和知识密集型任务，该模型都表现出色。

  2. 与同等规模的其他模型相比，Sheared-LLaMA-1.3B在平均性能上表现更好。例如，它的平均性能达到51.0，超过了OPT-1.3B（48.2）和Pythia-1.4B（48.9）。

  3. 在开放式LLM排行榜上，该模型在多个评估指标上都取得了不错的成绩，如HellaSwag（60.91）和Winogrande（58.64）。

应用前景

Sheared-LLaMA-1.3B的出现为以下应用场景带来了新的可能：

  1. 资源受限环境：该模型可以在计算资源有限的设备上运行，如移动设备或边缘计算设备。

  2. 快速部署：较小的模型规模意味着更快的加载和推理速度，适合需要实时响应的应用。

  3. 研究和开发：为研究人员和开发者提供了一个高效的基础模型，可以在此基础上进行进一步的微调和优化。

未来展望

Sheared-LLaMA-1.3B项目为大型语言模型的压缩和优化开辟了新的方向。研究团队还发布了2.7B参数的版本，以及经过指令微调的模型变体。这些成果为未来更多的模型压缩和性能优化研究奠定了基础，有望推动更多高效、小型化的AI模型的发展。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多