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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。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升
AI助手GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型模型量化语言模型评估
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后,GPU内存占用减少50%,计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力,在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署
GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩
基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型,通过FP8动态量化技术实现模型压缩,在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出,可通过vLLM实现快速部署,提供OpenAI兼容接口,适合商业场景应用。
Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型 超强功能与安全性并存
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
这是Meta开发的开源预训练语言模型,采用优化的Transformer架构,具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度,经2万亿token训练,在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务,适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集,并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调 加速训练节省内存
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调,将训练速度提高2.4倍,同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本,便于初学者进行高效模型微调。此外,还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例,全面支持各类模型优化需求。
Llama-3.1-SuperNova-Lite - 面向多任务的8B参数高效文本生成模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-SuperNova-Lite开源项目性能优化指标评估文本生成模型蒸馏模型
Llama-3.1-SuperNova-Lite由Arcee.ai开发,采用Llama-3.1-8B-Instruct架构,是Llama-3.1-405B-Instruct的精简版本,具有高效的指令跟随能力。通过利用先进的蒸馏技术和EvolKit生成的数据集进行训练,该模型在多个基准测试中表现优异,适合需要在资源有限条件下实现高性能的组织。
MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型
GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型
MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型,适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术,MobiLlama从较大模型简化而来,降低了预训练和部署成本,实现了资源受限设备上高效处理语言任务。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能开源项目无审查模型模型自然语言处理语言模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制,同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本,便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
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。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
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