Awesome-Efficient-LLM

知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等针对大型语言模型优化的关键技术的汇总

Large Language Models 模型剪枝知识蒸馏量化效率优化 Github 开源项目

Awesome-Efficient-LLM项目汇总了针对大型语言模型优化的关键技术，包括知识蒸馏、网络剪枝、量化和加速推理等，支持研究者和开发者获取最新的效率提升方法和学术文献。该平台定期更新，提供过去60天内的相关研究成果，便于用户系统地探索和应用这些高效技术。

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论文

介绍相关项目

awesome-ai-ml-dl - 涵盖人工智能、机器学习和深度学习的综合资源和学习平台

AIDLGithubJavaMLNLP开源项目

awesome-ai-ml-dl项目集中于人工智能、机器学习及深度学习领域，提供全面的学习笔记与精选资源。适用于工程师、开发者和数据科学家等专业人员，帮助他们更有效地获取知识和资源。此项目促进了学习的乐趣并使相关资料易于获取。

LLM-Continual-Learning-Papers - LLM持续学习研究论文集锦

GithubLLM大语言模型开源项目持续学习自然语言处理预训练

本项目收录了大语言模型(LLM)持续学习领域的重要论文。涵盖知识持续学习、预训练适应、少样本学习等多个研究方向。这些论文探讨LLM如何学习新知识、适应新领域，同时保持原有能力。项目包括ICLR、NAACL、EMNLP等顶级会议发表的论文，时间跨度从2022年到2023年。收录内容涉及连续预训练、参数高效微调等主题，反映了LLM持续学习领域的最新研究趋势，为研究人员和开发者提供了解该领域最新进展的参考资源。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

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。

llm-action - 提升AI模型训练与推理效率的高级技术与指南

GithubLLM实战LLM训练分布式训练参数高效微调开源项目微调技术

llm-action项目为NVIDIA GPU和Ascend NPU上的大模型训练提供简易工具，详细介绍了LLM训练技术的高效微调和分布式技术。深入探究LLM微调实战与技术原理，并提供实际代码示例以供学习和应用。涵盖普适性框架与多模态微调专项技术，适合开发者与研究人员优化和扩展其AI模型的能力。

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

exploring-AI-optimization - 人工智能模型优化技术的精选学习资源

AI优化Github剪枝开源项目深度学习编译器蒸馏量化

Exploring AI optimization项目是一个聚焦AI优化技术的资源库，收录了量化、剪枝等领域的高质量论文、教程和课程。该项目每周更新AI优化领域的重要研究见解，为研究人员和开发者提供学习参考，推动AI技术发展。资源库开放社区贡献，鼓励知识交流与分享。

AQLM - 加性量化技术实现大型语言模型高效压缩

AQLMGithubPyTorch大语言模型开源项目推理量化

AQLM项目开发了一种名为加性量化的新技术，可将大型语言模型压缩至原规模的1/16左右，同时基本保持原始性能。该技术适用于LLaMA、Mistral和Mixtral等多种模型架构，并提供了预量化模型。项目包含PyTorch实现代码、使用教程和推理优化方案，为大规模语言模型的实际应用提供了新思路。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-Learning - 参数高效迁移学习的全面资源汇总

Awesome-Parameter-Efficient-Transfer-LearningGitHubGithub参数高效微调开源项目视觉模型预训练模型

该项目提供了关于参数高效迁移学习的全面资源，包含多种调优方法和最新研究。研究人员和工程师可以参考这些资源，以提高预训练视觉模型的微调效率，并了解最新的项目更新，如视觉PEFT库和基准测试。

awesome-machine-learning - 机器学习框架与资源汇总多语言开源项目集锦

Github开源项目数据分析机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉

Awesome Machine Learning项目汇集了按编程语言分类的机器学习开源资源。涵盖计算机视觉、自然语言处理、深度学习等领域的框架、库和工具,涉及Python、Java、C++等多种语言。此外还收录相关书籍、课程和博客,为机器学习从业者提供全面参考。项目保持活跃更新,欢迎社区贡献优质资源。

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