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MobileLLM

轻量高效的移动设备语言模型

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。

LLM2LLM - 探索迭代数据增强提升语言模型性能
GSM8KGithubLLM2LLM大语言模型开源项目数据增强迭代学习
LLM2LLM项目提出了一种迭代数据增强方法,旨在提升大型语言模型的性能。该方法通过数据生成和筛选,创建高质量训练数据,逐步改进模型能力。研究团队在GSM8K等数据集上的实验证实了方法的有效性。项目已开源代码并提供复现指南,为相关研究和开发工作提供了参考资源。
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。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
Chinese-Tiny-LLM - 中文大语言模型训练流程与高质量语料库开源项目
Chinese-Tiny-LLMGithub中文语料库开源项目自然语言处理语言模型预训练
Chinese-Tiny-LLM项目提供完整的中文网络语料清洗流程和预训练代码,包含MAP-CC(8000亿中文token预训练数据集)、CHC-Bench(中文难例指令理解基准测试)和CT-LLM(2B参数中文中心语言模型)。该项目突破了传统依赖英语语料库的LLM训练方法,为构建更具包容性和适应性的语言模型奠定基础。
SmolLM-360M - 3.6亿参数的高效语言模型 专注常识推理和知识理解
GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目模型模型训练神经网络语言模型
SmolLM-360M是一款拥有3.6亿参数的高效语言模型,基于Cosmo-Corpus数据集训练而成。该模型利用Cosmopedia v2合成教材、Python-Edu教育样本和FineWeb-Edu网络教育资源等高质量数据,在常识推理和世界知识等多项基准测试中表现出色。SmolLM-360M支持CPU/GPU部署,并提供8位和4位量化版本以优化内存使用。这款模型主要面向英语内容生成和理解,可作为AI辅助工具在多种场景中应用。
fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库
GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目
fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库,无第三方依赖,支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度,支持多种模型格式,可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型,提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。
LazyLLM - 低代码开发大语言模型应用的工具
AI应用GithubLazyLLM低代码开发多智能体应用开源项目模型微调
LazyLLM,一个创新的低代码平台,旨在帮助开发者低成本构建多智能体大语言模型应用。它简化了AI应用的构建及部署流程,支持一键式部署和跨平台操作,有效简化了初学者和技术专家的AI开发工作。
web-llm - 浏览器语言模型推理引擎,完全支持OpenAI API
GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理
WebLLM是一款借助WebGPU技术,实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎,无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API,并具备流式输出和JSON模式生成功能,支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中,同时确保用户隐私安全,并享受高效的GPU加速体验。
streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架
AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架,使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题,无需额外微调。在多轮对话等流式应用中,StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用,为语言模型的实际应用开辟了新途径。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目,为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端,支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型,实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外,项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块,有效简化了大语言模型的应用开发流程。
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