LaMini-T5-738M

高效精简的738M参数T5语言模型

Huggingface 人工智能开源项目模型 Github 语言模型自然语言处理 LaMini-T5-738M 指令微调

LaMini-T5-738M是一个经过258万条指令数据集训练的T5语言模型，总参数量为738M。作为LaMini-LM系列成员之一，该模型针对自然语言指令处理进行了优化，在NLP任务评测中表现良好。模型支持通过HuggingFace pipeline快速部署使用。

bert-tiny - 轻量级预训练自然语言处理模型

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BERT-tiny是一款轻量级预训练自然语言处理模型，源自Google BERT项目。它采用2层网络结构和128维隐藏层，专为资源受限环境下的下游任务设计。尽管体积小巧，BERT-tiny在自然语言推理等任务中仍表现出色，保留了BERT模型的核心功能。这使其成为需要在计算资源有限情况下进行自然语言处理的研究人员和开发者的理想选择。

all-MiniLM-L6-v2 - 轻量级句子嵌入模型助力Web环境文本分析

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all-MiniLM-L6-v2是一款基于Transformers.js的轻量级句子嵌入模型。它使用ONNX权重，与Transformers.js完全兼容，适用于Web环境的文本分析。开发者可通过简洁的JavaScript代码创建特征提取管道，快速生成多个句子的标准化嵌入向量。该模型为自然语言处理提供了高效解决方案，尤其适合需要在浏览器中进行文本分析的应用场景。

tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated - 经优化校准的微型T5模型适用于测试场景

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tiny-random-T5ForConditionalGeneration-calibrated是一个经过校准优化的微型T5模型，专为测试场景设计。该项目提供了一个精确可靠的小型语言模型，满足开发者在测试和实验中的需求。通过改进校准过程，该模型在保持轻量高效的同时提升了输出准确性，为自然语言处理任务的测试和评估提供了实用工具。

tiny-random-Llama-3 - 基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的微型化语言模型

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tiny-random-Llama-3是Meta-Llama-3-8B-Instruct模型的微型化版本，旨在降低模型规模并简化部署过程。该项目基于Transformers库开发，采用Apache 2.0开源许可。虽然不支持直接推理，但为开发者提供了一个探索和实验大型语言模型缩小版本的轻量级选择。

SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现

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SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后，模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

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该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型

GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目性能评估模型语言模型预训练

TinyLlama-1.1B是一个在3万亿个token上预训练的小型Llama模型。采用Llama 2架构，该模型用16个A100 GPU在90天内完成训练，展现高效性。紧凑设计适合资源受限场景，在多项基准测试中表现不俗，可轻松集成到基于Llama的开源项目中。

ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型，支持低显存预训练，优化SFT和DPO性能

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ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B，最低4GB显存即可实现预训练，512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集，包括SFT微调和DPO偏好优化，支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架，自实现trainer，支持单机单卡及多卡训练，并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用，为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。

TinyBERT_General_4L_312D - 轻量级自然语言处理模型提升理解效率

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TinyBERT_General_4L_312D是一个经过知识蒸馏的轻量级自然语言处理模型。相比原始BERT模型，它的体积减小了7.5倍，推理速度提升了9.4倍，同时保持了竞争性能。该模型在预训练和任务特定学习阶段都应用了创新的Transformer蒸馏技术。TinyBERT为各类自然语言处理任务提供了高效的基础，尤其适用于计算资源受限的应用场景。

all-MiniLM-L6-v1 - 基于MiniLM的神经网络句子编码模型

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all-MiniLM-L6-v1是基于transformer架构的句子编码模型，能将文本转换为384维向量表示。该模型在10亿规模的句子数据集上采用对比学习方法训练，适用于文本聚类和语义检索等自然语言处理任务。模型同时支持sentence-transformers和Hugging Face两个主流框架，便于开发者快速集成和部署。

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