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LongLoRA

探索大规模长上下文语言模型的高效训练与实用应用

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。
Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型,通过优化的Transformer架构和多语言对话定制,尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言,可进行超越官方语言的定制训练,以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性,提供高效的多语言文本生成能力,助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定,确保使用场景的安全性和合规性。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调 加速训练节省内存
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调,将训练速度提高2.4倍,同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本,便于初学者进行高效模型微调。此外,还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例,全面支持各类模型优化需求。
LLamaTuner - 大语言模型微调工具,支持几乎所有GPU
GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练
LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调,包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核,兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM,以及QLoRA和LoRA等多种训练算法,提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能,还能与大型模型进行对话。
Finetune_LLMs - 引用数据集微调大型语言模型 (LLM) 的代码
DeepSpeedFinetune LLMsGPTJGithubHuggingfaceNvidia-docker开源项目
Finetune_LLMs 项目提供代码支持DeepSpeed、Lora或QLora方法微调大型语言模型,涵盖从名言数据集学习及利用 Nvidia-docker 简化环境配置,适于需GPU支持的用户。
punica - 在单个预训练模型上高效运行多LoRA微调模型,文本生成吞吐量提升至12倍
GithubLoRAPunica多租户服务开源项目模型微调高效计算
Punica采用分段聚集矩阵-向量乘法(SGMV)技术,使多个LoRA微调模型在单个预训练模型上高效运行,仅增加1%的存储和内存开销。相比其他系统,Punica在各种LoRA模型请求下的文本生成吞吐量提升至12倍,适用于不同版本的CUDA和Python,支持二进制包和源码构建。
medllama3-v20 - 面向医疗领域的微调语言模型
GithubHuggingfaceLora医疗数据大型语言模型开源项目微调模型训练超参数
MedLLaMA3-v20是一个专注于医疗领域的大型语言模型,由Probe Medical和延世大学MAILAB共同开发。该模型利用公开医疗数据进行微调,旨在提升医疗相关任务的处理能力。模型采用多个LoRA目标进行训练,包括各种投影技术,以优化性能。作为英语医疗文本处理工具,MedLLaMA3-v20可能在医疗信息检索和诊断辅助等领域发挥作用。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers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。
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF - 长上下文自然语言生成的突破与模型量化技术
GithubHuggingfaceLongWriter-llama3.1-8btransformers开源项目模型模型下载量化量化格式
LongWriter-llama3.1-8b-GGUF项目通过llama.cpp实现imatrix量化,为长上下文自然语言生成提供全面解决方案。支持英文和中文,涵盖多种量化类型,满足不同硬盘和速度需求。用户可根据VRAM和RAM选择合适的模型文件,获取最佳运行速度或质量。项目兼容多种硬件,包括Nvidia的cuBLAS、AMD的rocBLAS和Apple Metal,并提供I-quant与K-quant使用指南。文件可通过huggingface-cli下载,帮助用户提高自然语言处理效率。
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