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

Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用

GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化

Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术，实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器，确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持，并提供了详细的量化与配置指南，经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。

Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略

GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据

此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。

LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南

Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化

本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。

LLM-Adapters - LLM模型参数微调适配器集成框架

GPT-JGithubHuggingFaceLLM-AdaptersLoRAPEFT开源项目

LLM-Adapters 是一个集成了多种适配器的框架，用于实现大语言模型的参数高效微调。支持 LLaMa、OPT、BLOOM 和 GPT-J 等开源大语言模型，以及 Bottleneck、Parallel 和 LoRA 等适配器。这个框架为研究人员和开发者提供了强大的工具，可应用于各种任务的适配器方法。最新更新包括 commonsense170k 数据集，LLaMA-13B-Parallel 模型在多个常识基准测试中表现优异，超越了 ChatGPT。

Vicuna-LoRA-RLHF-PyTorch - Vicuna模型LoRA与RLHF的完整优化流程

GithubLoRAPyTorchRLHFVicunaVicuna-LoRA-RLHF-PyTorch开源项目

本文详述如何在普通硬件上优化Vicuna语言模型，包括环境配置、监督微调、合并PEFT适配器、训练奖励模型和PPO微调等步骤，适合中文技术人员使用。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型

AI训练GithubHuggingfaceLLaMA-2开源项目模型深度学习语言模型长上下文

LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型，通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略，适用于多文档问答和长文本摘要等场景，支持API调用和本地部署。

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。

LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调

GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

lorax - 支持在单个GPU上运行数千个微调模型的框架

GithubLoRAX低延迟多模型推理开源项目生产准备高通量

LoRAX框架支持在单个GPU上运行数千个微调模型，有效降低服务成本且不影响吞吐量和延迟。主要特点包括动态适配器加载、异构连续批处理、适配器交换调度和优化推理。LoRAX提供预构建的Docker镜像、Kubernetes Helm图表和Prometheus指标，并兼容OpenAI API，支持多轮聊天对话和私有适配器。免费商用，采用Apache 2.0许可。

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