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mpt-1b-redpajama-200b

适应性强的1.3B参数解码器模型

Github模型模型架构开源项目RedPajamaHuggingface训练数据变压器MPT-1b-RedPajama-200b

MPT-1b-RedPajama-200b是一个1.3B参数的解码器模型，由MosaicML在2023年4月使用RedPajama数据集训练。该模型采用改良的解码器架构，使用ALiBi和QK LayerNorm提升训练效率，不依赖位置嵌入。训练中使用了67% Common Crawl和15% C4数据，目标是复刻Llama系列的训练集。部署模型时需要启用信任远程代码，并支持优化的FlashAttention实现，助力自然语言处理研究的发展。

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介绍相关项目
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发，基于LLaMA2变压器架构，具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b，采用DPO及SFT私有数据集训练，适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助，旨在推动人工智能产业集群发展。
m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构，用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作，提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时，在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码，方便研究者进行further研究。
LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架
GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目
LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3Open LLM排行榜准确率开源项目文本生成模型
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型，主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好，提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略，NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能，适用于各类行业需求。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本
AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。
Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
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推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。
falcon-rw-1b - 基于网络数据训练的10亿参数语言模型
Falcon-RW-1BGithubHuggingfaceRefinedWeb人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Falcon-RW-1B是一个由TII开发的10亿参数因果解码器模型，基于3500亿个RefinedWeb高质量网络数据tokens训练而成。该模型以Apache 2.0许可证发布，主要用于研究纯网络数据对大型语言模型性能的影响。Falcon-RW-1B在多项任务中表现出与同等规模模型相当或更优的性能，为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-quantized.w8a16 - 智能LLM量化技术实现50%体积压缩并完整保留性能
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3OpenLLM人工智能开源项目权重优化模型模型量化
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型经INT8量化优化后，参数位数从16位降至8位，减少约50%磁盘空间和GPU内存占用。在OpenLLM基准测试中，量化模型平均得分68.69，与原版68.54分相当。模型支持vLLM和transformers框架部署，适用于英语环境中商业和研究领域的AI助手应用。
LLaMA-Adapter - 轻量级适配方法高效微调大语言模型
GithubLLaMA-Adapter多模态大语言模型开源项目微调指令跟随
LLaMA-Adapter是一种高效的大语言模型微调方法。通过在LLaMA模型中插入适配器,仅引入120万个可学习参数,1小时内即可将LLaMA转化为指令跟随模型。该方法提出零初始化注意力机制,稳定早期训练。LLaMA-Adapter支持多模态输入,拓展应用场景。与全量微调相比,在参数量和训练时间上具显著优势,同时保持相当性能。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型，提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构，并通过1-bit权重缩放技术，实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers，显著降低了GPU内存占用，从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度，并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南，为研究者和开发者提供有力支持。
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讯飞文书依托讯飞星火大模型，为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能，满足事务性工作的高频需求，帮助撰稿人节省精力，提高效率，优化工作与生活。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

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