ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch

使用LoRA和RLHF在消费者硬件上微调ChatGLM的详细指南

ChatGLM-LoRA-RLHF-PyTorch 模型微调奖励模型数据处理环境配置 Github 开源项目

该项目详细介绍了如何在消费者硬件上使用LoRA和RLHF微调ChatGLM LLM，包括环境配置、数据处理、监督微调及奖励模型的训练等步骤，帮助开发者轻松实现模型优化。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型

AI模型GithubHuggingfaceTinyLlama开源项目模型聊天机器人自然语言处理

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型，仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练，并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器，易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求

GPUGithubHuggingfaceTinyLlama对话模型开源项目模型量化预训练

TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3-GPTQ - TinyLlama 1.1B Chat GPTQ模型的多样化量化参数选择及使用指南

GPTQGithubHuggingfaceTinyLlamaZhang Peiyuan开源项目模型模型推理量化

项目提供多种GPTQ模型参数，支持不同推理需求，参数包括位深、组大小与激活顺序，以适应多种硬件需求。由TheBloke进行模型量化，支持GPTQ客户端兼容性，校准数据集确保量化精度，如wikitext。提供灵活的分支信息，便于集成至文本生成工具或Python应用中。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ-4bit - 基于GPTQ量化技术的轻量级4位对话AI模型

GPTQGithubHuggingfaceTinyLlama开源项目机器学习模型模型压缩量化模型

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0的4位量化版本，是一个轻量级对话AI模型。该项目采用AutoGPTQ技术进行量化，使用GPTQ方法将模型压缩至4位精度。量化配置包括128的组大小、0.01%的阻尼比例和对称量化等特性。这种优化显著降低了模型大小和内存占用，同时保持了模型性能，为资源受限的AI应用提供了高效解决方案。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具

GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术，实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件，支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。

prompt-engineering-note - 深入掌握ChatGPT提示工程，帮助开发者掌握大型语言模型（LLM）的使用以快速开发新应用

Andrew NgChatGPTGithubISA FulfordOpenAIprompt engineering开源项目

本项目提供ChatGPT提示工程学习笔记，帮助开发者掌握大型语言模型（LLM）的使用以快速开发新应用。内容涵盖语言模型原理、最佳实践、应用实例及代码演示，并包括详细的Jupyter Notebook代码和CLI命令脚本。基于Isa Fulford（OpenAI）和Andrew Ng（DeepLearning.AI）的教学笔记，项目对初学者和提示工程学习者有实用指导价值。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案

GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化

本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型，运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速，支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎，用户能快速实现部署，并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外，Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ - 轻量级聊天模型适用于资源受限场景

GPTQ量化GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能模型开源项目模型模型压缩自然语言处理

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-GPTQ是一个经GPTQ量化的轻量级聊天模型。基于1.1B参数的TinyLlama,提供4位到8位多种量化版本,平衡了模型大小和推理质量。支持Linux和Windows平台,适用于文本生成和对话等任务。该模型特别适合资源受限场景和快速部署需求。

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