LongLM

通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口

SelfExtend LLM transformers FlashAttention Llama-3 Github 开源项目

LongLM项目介绍了Self-Extend方法，通过不需要调优的方式扩展大语言模型（LLM）的上下文窗口，利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注，并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend，并提供组选参数的指导原则及实验结果，以帮助用户应用这一技术。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调

该项目开发了一种高效方法，大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本，项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好，适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍，同时将内存使用降低最多70%，显著优化了资源利用。

internlm2-1_8b - 18亿参数开源语言模型支持20万字超长上下文输入

GithubHuggingfaceInternLM大语言模型开源模型开源项目性能评测模型超长上下文

InternLM2-1.8B是一个18亿参数的开源语言模型，包含基础模型、对话模型和RLHF对齐版本。它支持20万字的上下文输入，在长文本理解、推理、数学和编程方面表现优异。该模型开放学术研究使用，并提供免费商业授权申请渠道。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

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。

Llama-3-8B-Instruct-262k - 增强长距离上下文处理，支持自主助手功能

GithubHuggingfaceLlama-3定量模型开源项目模型生成式模型自监督学习长上下文

Llama-3 8B-Instruct-262k通过优化RoPE theta，将上下文处理长度从8k扩展至超160k。由Gradient开发并借助Crusoe Energy的算力资源，展示了该模型在低训练条件下的长上下文处理能力，同时通过微调增强了其聊天功能。采用NTK-aware插值及数据驱动的RoPE theta优化，结合渐进式训练策略，在高性能集群中实现了多达262144 tokens的上下文扩展训练，并提供了多种量化版本以适应不同应用场景。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

LWM - 百万级上下文多模态AI模型突破性成果

GithubLarge World ModelRingAttention多模态模型开源项目视频处理长文本理解

Large World Model (LWM)是一种创新的多模态AI模型，具备百万级上下文处理能力。LWM通过分析大规模视频和文本数据，实现了语言、图像和视频的综合理解与生成。该项目开源了多个模型版本，支持处理超长文本和视频，在复杂检索和长视频理解等任务中表现出色，为AI技术发展提供了新的可能性。

internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力

GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文

InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。

Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调

Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

相关项目

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