Efficient-LLMs-Survey

大语言模型效率优化技术综述

大语言模型模型压缩量化高效训练高效推理 Github 开源项目

本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。

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论文

介绍相关项目

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

LLM-Workshop - 大语言模型实践与应用工作坊

GithubLLM人工智能开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-Workshop 是 Sourab Mangrulkar 创建的大语言模型工作坊。该项目为开发者和研究人员提供 LLM 技术学习平台，内容包括模型训练、调优技巧、应用开发等。工作坊旨在帮助参与者掌握 AI 和自然语言处理领域的实用技能，适合想要深入了解大语言模型技术的人员参与。

LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理

LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。

Scientific-LLM-Survey - 生物化学领域科学大语言模型研究综述

Github化学医学大语言模型开源项目生物学科学

Scientific-LLM-Survey项目系统梳理生物化学领域科学大语言模型研究进展。涵盖文本、分子、蛋白质和基因组语言模型,以及多模态模型的最新发展。项目收录关键论文,提供数据集和基准测试资源,为该领域研究提供全面参考。

Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs - 大语言模型知识蒸馏技术综述与研究进展

GithubKD AlgorithmsKnowledge DistillationLarge Language ModelsSkill DistillationVerticalization Distillation开源项目

该综述介绍了大语言模型（LLMs）中的知识蒸馏（KD）技术，探讨如何将GPT-4等LLM的功能转移到LLaMA和Mistral等开源模型中，并深入分析数据增强在其中的作用。此外，文章分类讨论了知识抽取和蒸馏算法的重要性及其在各领域的应用。项目定期更新相关论文和研究进展，可通过关注仓库获取最新信息。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

LLM-PowerHouse-A-Curated-Guide-for-Large-Language-Models-with-Custom-Training-and-Inferencing - 大型语言模型的定制训练和推理指南

GithubLLM PowerHousePython开源项目机器学习深度学习自然语言处理

LLM-PowerHouse项目为开发人员、研究人员和爱好者提供一站式指南，通过定制化训练和推理优化大型语言模型（LLMs）。包括基础知识、先进技术、模型压缩、优化策略和实例代码，适用于高效智能的自然语言理解应用。

Awesome-LLM-Large-Language-Models-Notes - 大型语言模型的发展历程及关键技术解析

BERTGPTGithubLLMTransformerchatGPT开源项目

本页面介绍了多个知名的大型语言模型（LLM）的发展历史，包括其发布年份、相关论文、核心功能和代码实现。从Transformer、GPT系列到最新的GPT-4和Claude，全面汇总了每个模型的关键信息及技术亮点，并提供了相关链接供深入了解。对于自然语言处理（NLP）领域的研究者、开发者和爱好者，这些信息具有重要的参考价值。

Local-LLM-User-Guideline - 本地大语言模型深度解析理论与实践全方位探讨

GithubLLM开源模型开源项目本地部署自定义隐私保护

本项目提供Local-LLM全面指南，深入剖析大语言模型背景、开源LLM利弊、在线与本地LLM对比及应用场景。详述LLM运作机制、应用差异和在线使用挑战。指南助力用户选择合适LLM方案，尤其适合本地部署LLM的开发者和研究人员参考。

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