Chinese-Vicuna

中文LLaMA模型的低资源指令微调方案

Chinese-Vicuna LLaMA LoRA AI模型自然语言处理 Github 开源项目

Chinese-Vicuna项目旨在低资源环境下训练中文LLaMA模型。该方案可在单个RTX-2080TI上进行指令微调，在RTX-3090上实现长上下文多轮对话。具有参数效率高、显卡友好和易部署等特点，支持7B和13B模型微调及垂直领域应用。项目提供完整的训练、推理和部署代码，以及多种优化工具。

文档

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-bnb-4bit - 基于Unsloth技术的大语言模型高性能微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1NVIDIA代码优化开源项目模型模型微调深度学习

Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型，在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调，提供适配Google Colab的入门级notebooks，支持GGUF、vLLM等多种导出格式。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

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该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

Llama-3-VILA1.5-8B - 视觉语言模型支持多图像推理和边缘计算

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Llama-3-VILA1.5-8B是一款基于大规模交错图像-文本数据预训练的视觉语言模型。该模型具备多图像推理、情境学习和视觉思维链等功能,可部署于边缘设备。在12个基准测试中,包括5个学术视觉问答和7个指令跟随测试,Llama-3-VILA1.5-8B展现了优秀性能。这一模型为研究人员和AI爱好者提供了进行大型多模态模型和聊天机器人研究的有力工具。

LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台

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LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

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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。

llava-v1.6-vicuna-7b - 基于Vicuna的开源多模态视觉语言模型

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LLaVA-v1.6-vicuna-7b是一个基于Vicuna-7B开发的开源多模态模型，支持图像和文本的理解与处理。模型训练数据包含558K图文对和158K多模态指令等多样化数据集，通过12个基准测试验证其性能表现，可用于视觉语言研究与应用开发。

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

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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。

Llama3-8B-Chinese-Chat-GGUF-4bit - 支持中英文交流的跨语言模型功能

GithubHuggingfaceLlama3-8B-Chinese-Chat功能升级开源项目模型语言模型

Llama3-8B-Chinese-Chat提供了优化的语言模型，以支持中英文用户的交互。最新的v2.1版本的模型提升了角色扮演、函数调用和数学计算功能，并减少了中文回答中夹杂英文的现象。用户可以通过GitHub和HuggingFace平台获取使用指南，提供在线演示和多种模型版本以满足不同用户的需求。

Linly - 中文LLaMA和Falcon模型：优化的中文预训练和对话能力

FalconGithubLLaMALinly-OpenLLaMA中文对话模型开源项目训练数据

该项目提供中文对话和基础模型，包括Linly-ChatFlow、Chinese-LLaMA和Chinese-Falcon模型及其训练数据。通过扩充LLaMA和Falcon的中文词表，使用中英文语料进行预训练，提升了模型在中文语境中的表现。项目还包括Linly-OpenLLaMA模型，支持量化和边缘设备推理。最新的Linly-Chinese-LLaMA-2模型通过混合语料预训练并定期更新，用户可以在线体验和在本地环境中进行训练和评估。

Llama-Chinese - Llama大模型中文社区

GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动

Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术，透过持续更新的Llama2和Llama3模型，支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者，通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流，共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。

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