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

TinyLlama_v1.1 - 精简版Llama模型专注多领域应用

GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练

TinyLlama_v1.1是一个基于Llama 2架构的紧凑型语言模型，仅有1.1B参数。通过2万亿token的预训练，该项目开发了三个特定领域的变体：通用型、数学与代码增强型和中文优化型。这些模型旨在为计算资源受限的应用场景提供高效的语言处理解决方案。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本

GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1 - 专为繁中对话与任务优化的AI模型

GithubHuggingfaceLlama3-TAIDE台灣文化多輪對話开源项目模型生成式人工智能辦公室常用任務

Llama3-TAIDE-LX-8B-Chat-Alpha1基于Meta的LLaMA3-8b，专为繁体中文交流和任务设计而优化。融合台湾语言和文化，通过精细的指令微调提升多轮问答和办公任务表现。模型提供繁体中文数据训练和4bit量化版本，适合对话和任务辅助，强调可靠性和应用性，增强台湾文化背景知识，为生成式AI领域带来重要推动。

llava-v1.5-13b - 基于LLaMA的开源多模态AI模型支持图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVA人工智能研究图像文本处理多模态模型开源项目模型语言模型

LLaVA-v1.5-13B是一个基于LLaMA和Vicuna微调的开源多模态AI模型。该模型能够理解图像并进行自然语言对话，支持多种视觉问答任务。LLaVA于2023年9月发布，主要面向计算机视觉和自然语言处理领域的研究人员。在12个基准测试中，LLaVA展现了出色的图像理解和指令遵循能力，为多模态AI研究提供了有价值的开源资源。

Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。

Luotuo-Chinese-LLM - 综合性中文大语言模型开源项目

Github中文大语言模型子项目开源开源项目快速上手骆驼项目

骆驼(Luotuo)项目是一个综合性中文大语言模型开源项目，涵盖Chat凉宫春日、骆驼嵌入、骆驼QA等多个子项目。该项目由来自商汤科技和华中师范大学的研究人员发起，致力于推进中文大语言模型的研发和应用。项目内容包括模型训练、数据处理和应用开发等多个领域，为研究人员和开发者提供了丰富的开源资源。

Huatuo-Llama-Med-Chinese - 基于中文医学知识的指令微调大语言模型

GithubHuaTuo中文医学知识大语言模型开源项目指令微调本草

本项目通过对LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom等大语言模型进行指令微调，提升其在医疗问答领域的效果。利用医学知识图谱和文献，结合ChatGPT API构建数据集，开源了包括活字和Bloom在内的多种微调模型。适用于智慧医疗，模型在心肌梗塞、肝胆管结石等疾病的诊断和治疗方案建议方面表现优异，支持个性化微调和应用。

llava-1.5-7b-hf - 基于Llama 2的多模态AI模型实现图像理解与对话

GithubHuggingfaceLLaVATransformers图像文本生成多模态开源项目模型模型优化

LLaVA-1.5-7B是一个基于Llama 2架构的开源多模态视觉语言模型。通过指令微调，该模型实现了图像理解和对话能力，支持多图像输入和多轮对话。LLaVA-1.5-7B可应用于图像问答、视觉推理等任务，并提供便捷的pipeline接口。模型支持4比特量化和Flash Attention 2优化，可在普通GPU上高效运行。这为研究人员和开发者提供了一个功能强大的视觉语言AI工具。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF - TinyLlama 轻量级语言模型的量化优化版

GGUFGithubHuggingfaceTinyLlamallama.cpp大语言模型开源项目模型量化

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GGUF是经量化处理的轻量级语言模型,提供多种量化方法和文件大小。支持CPU和GPU推理,兼容多种客户端和库。适用于资源受限环境,在保持性能的同时显著缩小模型体积。用户可根据需求选择量化版本,平衡模型大小和质量。

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