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ehartford-WizardLM-Uncensored-Falcon-40b-gguf

探讨Falcon模型的量化技术与兼容性提升

gguf格式K-量化开源项目量化变量模型HuggingfaceWizardLM-Uncensored-Falcon-40bGithub

本项目探讨了如何通过结合传统与现代量化技术提升Falcon 7B模型的性能与效率。虽然Falcon 40b模型已完全支持K-Quantisation，该方法还通过回退机制扩大以前不兼容模型层的支持范围。这样用户可以在文件大小不变的情况下提高输出质量或在更小的文件下保持性能。项目还讨论了gguf文件格式的应用，介绍了当前支持该格式的软件和多种量化文件选项。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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ChatGLM-Efficient-Tuning - 微调ChatGLM-6B模型，支持多种训练和量化方法
ChatGLMGithubRLHF开源项目数据集机器学习高效微调
ChatGLM-Efficient-Tuning项目提供高效微调ChatGLM-6B模型的工具和方法，支持LoRA、P-Tuning V2等多种微调方式，适用于单GPU和多GPU训练。项目还提供Web UI和CLI操作，支持4-bit和8-bit量化训练。通过丰富的数据集和功能，如强化学习和模型评估，满足不同场景的微调需求。详情请参见项目Wiki。
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AWQGithubLLM开源项目模型量化视觉语言模型边缘设备
AWQ是一种高效的大语言模型低比特权重量化技术，支持INT3/4量化，适用于指令微调和多模态模型。它提供预计算模型库、内存高效的4位线性层和快速推理CUDA内核。AWQ使TinyChat可在边缘设备上实现大模型高效本地推理。该技术已被Google、Amazon等采用，并获MLSys 2024最佳论文奖。
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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。
SqueezeLLM - 硬件资源优化下的大语言模型量化服务
GithubSqueezeLLM内存优化大语言模型开源项目模型压缩量化
SqueezeLLM通过密集与稀疏量化方法降低大语言模型的内存占用并提升性能，将权重矩阵拆分为易量化的密集组件和保留关键部分的稀疏组件，实现更小内存占用、相同延迟和更高精度。支持包括LLaMA、Vicuna和XGen在内的多个热门模型，提供3位和4位量化选项，适用于不同稀疏度水平。最新更新涵盖Mistral模型支持和自定义模型量化代码发布。
LLM-FineTuning-Large-Language-Models - LLM微调实践与技术应用指南
Fine-tuningGithubLLMPEFTQLoRA开源项目量化
本项目介绍了如何使用ORPO、QLoRA、GPTQ等技术对大型语言模型（LLM）进行微调，包含具体实例和代码片段。项目还提供与这些技术相关的YouTube视频链接，提供全面的学习资料。此外，项目还包含各类实用工具和技术说明，帮助用户更好地理解和应用这些前沿技术。适合有一定编程基础的研究人员和开发者参考。
WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法，该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本，为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
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GithubOnnxPPQTensorRT开源项目神经网络量化量化优化
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flute - 专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎
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FLUTE是专为LUT量化大语言模型开发的灵活查找表引擎。该引擎支持整数、浮点和学习型等多种量化方案，可与vLLM和Hugging Face等主流框架无缝集成。FLUTE兼容LLaMA-3/3.1、Gemma-2等多种模型，能在保持模型性能的同时大幅降低内存占用和推理延迟，为大语言模型优化提供了高效解决方案。
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