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Mixture-of-depths

Transformer语言模型的动态计算资源分配方法

Mixture-of-Depths语言模型模型实现开源项目深度学习Github

Mixture-of-depths是一种Transformer语言模型优化方法，通过动态分配计算资源提高性能。该项目提供Mistral、Mixtral、LLama等多个主流模型的非官方实现。项目支持高级API接口，兼容transformers库，便于研究应用。这种方法旨在提升模型推理效率和灵活性，同时保持输出质量。

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介绍相关项目
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明，支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧，如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架
DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目
这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。
Mistral-Nemo-Base-2407-bnb-4bit - 提高模型微调速度并优化内存占用
GithubGoogle ColabHuggingfaceMistralUnsloth开源项目微调效率模型
本项目使用Unsloth技术对Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型提高微调速度，减少内存使用高达70%。通过免费的Google Colab笔记本，用户能够轻松完成微调过程，非常适合初学者使用。支持的模型包括Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等，这些模型在性能和内存使用上均有显著提升。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型，拥有70亿参数，采用先进的变压器架构，并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB，以减少RAM需求，适合在资源有限的环境中应用，但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误，通过安装transformers源代码可解决。
Mixtral-8x7B-v0.1 - 多语言预训练大语言模型 超越Llama 2 70B性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMixtral-8x7B大语言模型开源项目模型模型优化稀疏混合专家
Mixtral-8x7B是一款预训练的生成式稀疏专家混合大语言模型,在多数基准测试中性能优于Llama 2 70B。该模型支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言处理。开发者可通过Hugging Face transformers库或vLLM部署使用,并可采用半精度、8位和4位量化等方法降低内存占用。作为基础模型,Mixtral-8x7B不含内置审核机制,使用时需注意。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练，提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码，支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越，同时在英文方面也表现不俗，适用于各种中文自然语言处理应用场景。
MixtralKit - 模型推理工具包
GithubMixtral ModelMixtralKitOpenCompass开源项目性能比较模型架构
MixtralKit是一款高效的模型推理工具包，支持多种评估工具和资源。采用MoE架构提升性能和效率，Mixtral-8x7B模型表现卓越，并附有详细的安装和推理指南，方便研究人员和开发者快速上手。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-bnb-4bit - 高效LLM微调框架提速2-5倍并减少70%内存使用
GithubHuggingfaceUnsloth加速训练大语言模型开源项目微调模型节省内存
该项目为Mistral、Gemma、Llama等大语言模型提供高效微调框架。利用Unsloth技术，训练速度提升2-5倍，内存使用减少70%。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b、Mistral 7b等模型训练。框架操作简单，适合初学者使用，支持将微调模型导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
mixtral-7b-8expert - 高性能开源混合专家语言模型，支持多语言并具有出色的基准分数
GithubHuggingfaceMixtral人工智能模型开源项目机器学习模型混合专家模型自然语言处理
Mixtral-7b-8expert是MistralAI开发的混合专家(MoE)模型在Hugging Face平台的实现。这个开源项目在MMLU、hella swag等多项基准测试中表现出色，支持英、法、意、西、德五种语言。模型提供简便的推理设置，基于Apache-2.0许可发布，适合自然语言处理研究和应用开发。
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