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MicroLlama

预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索

开源项目huggingface模型Github开源Huggingface文本生成MicroLlama语言模型

该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。

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TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T - 快速训练的轻量级1.1B参数Llama模型
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GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
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Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
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GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。
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。
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基于Llama 2架构开发的轻量级语言模型，具备15M参数规模，通过TinyStories数据集完成训练。模型源自karpathy的tinyllamas项目，并进行了格式转换。相关技术细节和使用方法可参考llama2.c项目文档，适合作为研究小型语言模型的参考实现。
Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型 支持多种参数规模和商业应用
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型
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