Phi2-mini-Chinese

从零开始训练0.2B参数的中文语言模型，支持Flash Attention加速

Phi2-Chinese-0.2B 中文小模型数据清洗 SFT微调语言模型 Github 开源项目

项目包含从数据清洗、tokenizer训练、CLM预训练、SFT微调到RLHF优化的详细步骤，代码和模型已开源，可引用。支持Flash Attention加速，适用于大数据集处理。更多信息及模型权重在huggingface仓库。

pythia-160m-deduped - 基于Pile数据集训练的160M参数语言模型

GithubHuggingfacePythia可解释性研究大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

Pythia-160M-deduped是一个经过去重Pile数据集训练的语言模型,总参数量为1.62亿。模型提供154个训练检查点,性能可与同规模的OPT和GPT-Neo相媲美。该项目主要面向语言模型可解释性研究,采用Apache 2.0协议开源,适合学术研究使用。

flash-attention-minimal - 简化Flash Attention的CUDA和PyTorch最小化实现

CUDAFlash AttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

flash-attention-minimal是一个开源项目，使用CUDA和PyTorch对Flash Attention进行最小化实现。项目仅用约100行代码完成前向传播，遵循原始论文符号表示，为CUDA初学者提供简明教程。通过与手动注意力机制的性能对比，展示了显著的速度提升。尽管目前存在一些限制，如缺少反向传播和固定块大小，但该项目为理解Flash Attention核心概念提供了有价值的参考资料。

MiniLM-L12-H384-uncased - 轻量快速的预训练语言模型实现BERT级别性能表现

BERTGithubHuggingfaceMiniLM开源项目模型模型压缩深度学习自然语言处理

MiniLM-L12-H384-uncased通过模型压缩技术将参数量降至33M，在保持与BERT相当性能的同时，运行速度提升2.7倍。模型在SQuAD 2.0和GLUE等自然语言理解任务中表现出色，可直接替代BERT，适用于对模型体积和运行效率敏感的场景。

ChatGLM-Finetuning - ChatGLM系列模型的多方法微调工具

ChatGLMGithub大语言模型开源项目微调深度学习自然语言处理

ChatGLM-Finetuning为ChatGLM系列模型提供多种微调方法,包括Freeze、Lora、P-Tuning和全量参数训练。该项目支持信息抽取、文本生成和分类等任务,可进行单卡或多卡训练。通过DeepSpeed等优化技术,实现高效大模型微调,并有效缓解灾难性遗忘问题。项目支持最新的ChatGLM3模型,并提供详细的使用说明。

Phi-3-Vision-MLX - 为Apple Silicon优化的多模态AI框架

AI框架Apple SiliconGithubPhi-3-MLX开源项目视觉模型语言模型

Phi-3-MLX是一个为Apple Silicon优化的AI框架，整合了Phi-3-Vision多模态模型和Phi-3-Mini-128K语言模型。该框架提供简洁接口，支持文本生成、视觉问答和代码执行等AI任务。项目特性包括批量处理、模型量化和LoRA微调，并可通过API扩展功能。Phi-3-MLX为开发者提供了高效灵活的AI工具，专为Apple Silicon设备设计。

starchat2-15b-v0.1 - 基于StarCoder2微调的双能力开源语言模型

GithubHuggingfaceStarChat2人工智能代码生成大模型开源项目模型语言模型

StarChat2-15b-v0.1是一款基于StarCoder2的开源语言模型，拥有160亿参数规模。该模型通过合成数据集微调，在MT Bench、IFEval聊天评测及HumanEval代码测试中展现了均衡性能。模型支持600多种编程语言，具备代码生成和对话交互功能。开发者可通过Transformers框架调用，需注意模型存在输出偏差等局限性。

phasellm - 探索和评估大型语言模型的框架

API集成GithubPhaseLLM大语言模型开源开源项目性能评估

PhaseLLM是一个创新的框架，旨在帮助用户管理和测试由大型语言模型（LLM）驱动的体验，如ChatGPT及其变种。该框架提供标准化API，兼容OpenAI、Cohere、Anthropic等多家服务提供商，构建评估体系，并新增自动化功能，使开发者和数据科学家能更容易地启动新的产品。适合各类品牌和产品经理，简化和加速大型语言模型的集成与评估过程。

phi-1 - 用于Python代码生成的1.3亿参数Transformer

GithubHuggingfacePhi-1Python编程代码生成安全风险开源项目模型模型限制

Phi-1是一个专注于Python代码生成的1.3亿参数Transformer模型，利用多种数据集进行训练。在基本Python编码基准测试中，Phi-1的准确率超过50%。这个模型适用于生成代码，但用户需警惕其安全性问题，不适用于生产环境。Phi-1已在transformers版本4.37.0及以上版本中集成。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

Multilingual-MiniLM-L12-H384 - 紧凑高效的多语言预训练模型助力跨语言自然语言处理

GithubHuggingfaceMiniLM多语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理跨语言任务

Multilingual-MiniLM-L12-H384是一款小型多语言预训练模型，采用12层结构和384维隐藏单元，transformer参数仅2100万。该模型在XNLI和MLQA等跨语言任务中表现出色，支持15种语言，同时保持了较小的模型规模。它融合了BERT的架构设计和XLM-R的分词技术，适用于各类需要高效多语言处理的应用场景。

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