LongLoRA

探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用

LongAlpaca 长上下文语言模型 LLaMA2 LoRA 深度学习 Github 开源项目

LongLoRA项目开发了一种高效微调方法，处理大型长上下文语言模型，涵盖了从7B至70B的各种模型规模和LongAlpaca-12k实验性数据集。项目支持多种微调方式，在基凊测试中验证了模型性能，技术可应用于多种NLP任务，助力复杂语言处理。实现显著性能优势，为企业和研究人员在从机器翻译到自动摘要等NLP任务中提供了有效的解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法

GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估

LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法，可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异，仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。

LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省

DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目

LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配，减少了训练参数数量，实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好，同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型，并已集成到Hugging Face的PEFT库中，提供了便捷的适配解决方案。

mLoRA - 为大型语言模型提供高效多LoRA适配器构建

GithubLoRA适配器mLoRA大语言模型开源框架开源项目高效微调

mLoRA 是一个开源框架，旨在高效地对多个大型语言模型 (LLMs) 进行 LoRA 和其变体的微调。其主要功能包括同时微调多个 LoRA 适配器、共享基础模型、优化的流水线并行算法，并支持多种 LoRA 变体和偏好对齐算法。mLoRA 可在普通硬件上高效运行，支持多种模型和算法，有助于节省计算和内存资源。通过参考文档可了解如何快速部署和使用 mLoRA。

loraplus - 提升大型模型微调效率的创新技术

GithubICML 2024LoRA+低秩适应开源项目模型微调超参数优化

LoRA+是一种创新的低秩适应技术，专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程，尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现，兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程，并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色，为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。

BLoRA - 批量处理多个LoRA模型以提升GPU利用率

GPU优化GithubLoRA开源项目批处理推理语言模型

BLoRA项目开发了一种新技术，通过在同一批次中处理多个LoRA模型的推理来提高GPU利用率。该技术支持同时加载多个LoRA适配器，并在单一基础模型上进行并行推理。BLoRA不仅优化了计算效率，还为开发者提供了在不同任务间灵活切换模型行为的工具。这一简单而直观的实现为大规模语言模型的应用创造了新机会。

MoRA - 大型语言模型的高效参数微调方法

GithubLoRAMoRA参数效率开源项目微调深度学习

MoRA是一种针对大型语言模型的参数高效微调技术，利用高阶低秩更新实现高效训练。该方法适用于数学推理、预训练等多种任务，并与LoRA等技术兼容。MoRA提供多种更新类型和目标模块配置，满足不同研究需求。项目包含实现指南和示例代码，便于快速应用。

S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统

GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理

S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略，提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术，S-LoRA提升吞吐量4倍，显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。

llama-trl - 使用 PPO 和 LoRA 微调 LLaMA

GithubLLaMA-TRLLoRAPPOReward Model TrainingSupervised Fine-tuning开源项目

本项目LLaMA-TRL通过PPO和LoRA技术进行大规模语言模型的微调，采用TRL（变压器强化学习）和PEFT（参数高效微调）方法。本文详细介绍了从安装依赖到具体实现的步骤，包括监督微调、奖励模型训练和PPO微调，助力开发者显著提升模型性能和任务适应能力。

tiny-random-Llama-3-lora - 优化轻量级Llama-3模型的LoRA适配器

GithubHuggingfaceLlama-3LoRApeft参数高效微调开源项目模型模型适配器

本项目为tiny-random-Llama-3模型开发LoRA适配器。LoRA作为一种高效微调技术，能够大幅降低参数量和加速训练过程。研究人员和开发者可利用此适配器快速将tiny-random-Llama-3模型应用于特定任务，无需完整重训练。该工具为小型语言模型的应用研究提供了便利，有助于推动NLP领域的发展。

ChatGLM-Tuning - ChatGLM-6B和LoRA结合的经济型语言模型微调方案

AI模型ChatGLM-6BGithubLoRA开源项目微调深度学习

ChatGLM-Tuning项目是一个基于ChatGLM-6B和LoRA技术的语言模型微调解决方案。该项目包含数据预处理、模型训练和推理功能，支持Alpaca数据集。它提供预训练LoRA模型，并计划引入中文数据和RLHF技术。这一方案适用于16GB以上显存的GPU环境，为开发者提供了一种经济高效的大型语言模型定制途径。

相关项目

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

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。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号