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doremi

创新算法提升语言模型训练效率

DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用
AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型
llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
NeuralDaredevil-8B-abliterated - 优秀的开源8B参数量大语言模型,在Open LLM排行榜中领先
GithubHuggingfaceNeuralDaredevil-8B人工智能开源项目模型模型评估深度学习语言模型
NeuralDaredevil-8B-abliterated是一个经过DPO微调的8B参数量大语言模型。该模型通过abliteration过程和orpo-dpo-mix-40k数据集训练,成功恢复并提升了性能。在Open LLM Leaderboard上,其MMLU得分领先同级别模型。模型支持GGUF、EXL2、AWQ等多种量化版本,适用于角色扮演等无需对齐的应用场景。在AGIEval、GPT4All等多项评测中,NeuralDaredevil-8B-abliterated均展现出优异表现,是目前表现最佳的开源8B参数量语言模型之一。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
REST - 创新检索式推测解码加速大语言模型生成
GithubREST开源项目推测解码推理加速检索式生成语言模型
REST是一种创新检索式推测解码方法,利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练,可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中,REST展现显著速度提升,为提高大语言模型效率开辟新途径。
dolphin-2.7-mixtral-8x7b - 灵活的AI模型助力编码任务,增强开发效能与合规
DolphinGithubHuggingfaceMixtral图灵测试开源项目模型编程训练模型
Dolphin 2.7是Dolphin-2.5/2.6的升级版,通过transformers库的Mixtral修正和门层调整,提升了性能。该模型在编码任务中表现优异,同时进行去偏见处理以提高合规性。需注意模型对用户请求的高度顺从性,建议用户自行设置合规层确保安全。项目由Convai资助,适用于多种高效和合规的AI应用。
Multi-LLM-Agent - 多模型协作系统提升小型语言模型工具学习效能
GithubMulti-LLM Agentα-UMi人工智能大语言模型工具学习开源项目
α-UMi是一个创新的多模型协作系统,将语言模型能力分解为规划、调用和总结三个组件。通过全局到局部的渐进式微调策略和灵活的提示设计,该系统显著提升了小型语言模型在工具学习任务中的表现,甚至超越了某些大型闭源模型。α-UMi为复杂AI任务提供了新的高效解决方案。
DARE_TIES_13B - 通过合并多种预训练语言模型提升AI性能
DARE_TIES_13BGithubHuggingface大模型开源项目模型算法合并语言模型配置文件
项目通过DARE TIES方法合并预训练语言模型,使用yunconglong的Truthful DPO TomGrc FusionNet 7Bx2 MoE 13B作为基础,结合了13B DPO及13B MATH DPO模型。通过密度和权重配置,采用bfloat16和int8掩码,在计算效率和文本覆盖上均有显著提升。
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