LLaMA-Pro

具有块扩展的渐进式 LLaMA

LLaMA Pro GPT模型 MetaMath 深度学习自然语言处理 Github 开源项目

LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进，显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1，后者在多个基准测试中表现优异，尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上，项目论文已被接收，展示出其学术和实用价值。同时，LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例，支持开发者高效开发。

Github

Huggingface

介绍相关项目

vllm - 高性能与易用性的LLM推理与服务平台

GithubLLM服务PagedAttentionvLLM开源项目量化高吞吐量

vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。

llama.cpp - C/C++ 实现的 LLaMA 模型推理，支持多种硬件和系统

C/C++Githubllama.cpp多模态模型开源项目模型推理热门量化优化

llama.cpp 提供了基于 C/C++ 的纯粹实现，支持包括 LLaMA 在内的多个模型的推理。专为多种硬件和操作系统优化，包括使用 ARM NEON、AVX 指令集和 Metal 框架的设备。此外，项目支持使用 NVIDIA GPU 的自定义 CUDA 核心，以及通过 HIP 支持 AMD GPU，为开发者在本地或云环境中实现高效、低延迟的大规模语言模型推理提供了强大的灵活性和可扩展性。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案，增强任务表现

GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并

NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型，借助LazyMergekit技术，提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试，表现出出色的任务表现，严格准确率达43.71%。项目易于集成，支持多种量化配置，适合多种平台应用。

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。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

llama-30b-instruct-2048 - 语言处理模型，专为增强文本生成能力设计

AI绘图GithubHuggingfaceLLaMA伦理考量开源项目数据集模型高性能

Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发，基于LLaMA架构，优化用于生成文本，支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色，并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。

llama.go - 基于Golang的高效LLM推理与调试实现

GithubGolangLLaMALarge Model Collider多线程开源项目跨平台兼容

llama.go是一个基于Golang的LLM推理项目，旨在通过纯Golang编写的张量数学与多线程优化，实现高效的LLaMA模型推理，替代C++实现。支持LLaMA V1和V2模型架构，兼容Mac、Linux和Windows，涵盖INT8量化、AVX2加速等高级功能。未来计划扩展支持Nvidia GPU、AVX512和INT4量化，并提供内置REST API，适用于真实项目中的服务器模式。

Chinese-Llama-2 - 开源项目提升Llama-2模型中文处理能力

Chinese-Llama-2GithubLlama-2中文大模型开源项目自然语言处理

Chinese-Llama-2是一个开源项目，致力于增强Llama-2大语言模型的中文处理能力。项目采用LoRA微调、全参数指令微调和二次预训练等方法，并在中文指令数据集上训练Llama-2模型。提供了训练所需的数据集、教程和模型参数，旨在推动中文自然语言处理研究与应用。经过优化的模型在中文理解、生成和翻译等任务中表现出明显提升。

相关项目

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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