LiteLlama-460M-1T

轻量级高性能语言模型精简参数实现大模型能力

数据集机器学习大语言模型 Github 开源项目 LiteLlama Huggingface 模型训练模型

LiteLlama是基于LLaMA 2的开源复现项目，将模型参数优化至460M，并使用1T规模tokens训练。采用RedPajama数据集和GPT2分词器，在MMLU等基准测试中表现良好。支持HuggingFace Transformers加载，是一款轻量级但性能优异的语言模型。该项目遵循MIT许可证开源。

Github

Huggingface

介绍相关项目

TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama

GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理

TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目，重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程，包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器，在40GB A100 GPU上训练3小时/轮，共9小时。虽处于概念验证阶段，存在长文本截断等限制，但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具，适用于文本生成等自然语言处理任务研究。

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

llama-160m - 160M参数的轻量级LLaMA模型用于快速文本生成

GithubHuggingfaceLLaMASpecInfer开源项目模型模型训练深度学习自然语言处理

llama-160m是一个轻量级LLaMA类模型，拥有1.6亿参数，通过维基百科等数据集训练而成。作为SpecInfer论文中的小型推测模型基础，它在文本生成任务中展现潜力。尽管尚未全面评估，该模型为研究人员提供了快速推理和验证的工具，有望加速大型语言模型的服务效率。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

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

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

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。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

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是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA大语言模型开源复现开源项目性能评估模型模型权重

OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型，使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数，在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重，遵循Apache 2.0许可证发布。

open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

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