DeepSeek-MoE

创新MoE架构打造高效大规模语言模型

DeepSeekMoE 大语言模型 MoE架构模型评估开源模型 Github 开源项目

DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型，采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行，无需量化，为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。

mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎

AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化

mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现，无外部依赖，支持ARM NEON和x86 AVX2指令集，并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用，实现本地推理而无需上传敏感数据。

llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解

ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目

EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能

EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练

EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。

m3e-base - 中英双语文本嵌入模型，支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceM3Esentence-transformers开源项目微调文本嵌入文本相似度模型

M3E是一个开源的文本嵌入模型，在2200万+中文句对数据集上训练。该模型支持中英双语的文本相似度计算和检索，适用于文本分类、检索等多种自然语言处理任务。M3E在MTEB-zh基准测试中表现优异，多项指标超越了OpenAI的同类模型。它易于使用和微调，完全兼容sentence-transformers生态系统。

MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署

GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型

MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型，仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后，在多项评测中表现优异，甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能，可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本，涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景，适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。

DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF - DeepSeek量化聊天模型介绍与常用配置

DeepSeek-V2-Lite-ChatGithubHuggingfaceLlamaEdge开源项目模型系统消息质量损失量化模型

DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF通过多种量化版本适配多样需求，其中推荐Q5_K_M版本以保证质量。用户可通过LlamaEdge实现模型运行，并根据多种上下文配置，应对不同应用场景。

MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践

DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练

MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程，涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型，利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本，并包含多GPU训练指南，为中文大语言模型开发提供了实用参考。

molmo-7B-D-bnb-4bit - 量化技术优化，模型尺寸有效缩减

GithubHuggingfacetransformers基准测试开源项目机器学习模型模型深度学习量化

采用4bit量化技术的Molmo-7B-D模型，从30GB压缩至7GB，运行需求缩减至约12GB VRAM。项目致力于在保持低资源消耗的基础上提升模型性能。进一步的信息及示例代码可在GitHub和Hugging Face上获取，性能指标及基准测试结果预定于下周发布。

FuseAI - 多模型知识融合提升大语言模型性能

FuseChatFuseLLMGithub大语言模型开源模型开源项目知识融合

FuseAI项目通过知识融合技术整合多个开源大语言模型的优势，开发出高性能新模型。FuseChat-7B-VaRM在MT-Bench评测中得分8.22，超过多个知名对话模型；FuseLLM-7B在多项任务中表现优于Llama-2-7B。该项目为大语言模型研究提供了新的发展方向。

bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型

BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏

BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型，具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索，处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色，为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练，在多项基准测试中取得了优秀成绩。

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