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LLMLingua

提示词压缩技术助力大语言模型效率提升

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。

LLM-Prompt-Library - 专为大型语言模型设计的全方位提示库
AI绘图GithubLLM提示库开源项目机器学习编程帮助语言模型
LLM-Prompt-Library 提供各类大型语言模型的提示集合,实现文本操作、医疗助手及代码生成等多场景应用。该项目以其实用性和活跃的社区支持为开发者提供价值,促进技术交流。
LLM-Pruner - 通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型的工具
GithubLLM-Pruner压缩多任务解决开源项目结构剪枝自动剪枝
LLM-Pruner项目专注于通过结构剪枝技术高效压缩大型语言模型,在保留多任务处理能力的同时减少训练数据需求。仅需3分钟剪枝及3小时后训练,此方法利用50,000个公开样本快速实现剪枝与再训练。支持Llama系列、Vicuna、BLOOM、Baichuan等多种LLM,自动化剪枝过程简化了新模型的剪枝步骤。该技术允许根据需要调整模型规模,优化资源使用。
LiteLLM - 多语言模型的统一API管理和负载均衡解决方案
AI工具API统一LLM代理LiteLLM企业级服务开源
LiteLLM是一个代理服务器,为100多种大型语言模型提供统一API接口。它支持负载均衡、故障转移和支出跟踪,采用OpenAI格式。该工具简化了认证、资源分配和成本控制。LiteLLM提供开源和企业级解决方案,适用于不同规模组织。它拥有大量Docker下载量和请求服务量,得到众多贡献者支持。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究,包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类,全面梳理了该领域的最新进展,为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
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。
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。
MobiLlama - 为资源受限设备提供高效的小型语言模型
GithubMobiLlama大语言模型小语言模型开源项目模型下载生成模型
MobiLlama项目提供一个高效的开源小型语言模型,适用于设备上处理、节能和低内存占用的需求。通过参数共享技术,MobiLlama从较大模型简化而来,降低了预训练和部署成本,实现了资源受限设备上高效处理语言任务。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架
API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目
LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架,支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置,它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行,兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成,大大简化了LLM的应用开发过程,使其强大功能更易于开发者使用。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
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