matmulfreellm

高效的无矩阵乘法语言模型，完全兼容Transformers库

MatMul-Free LM Transformer++语言模型矩阵乘法深度学习 Github 开源项目

MatMul-Free LM是一种无需矩阵乘法操作的高效语言模型架构，兼容🤗 Transformers库，支持370M至2.7B参数的模型。该模型使用高效的三值权重，在计算效率和性能提升方面表现优异。安装需求包括PyTorch、Triton和einops。用户可以轻松初始化模型，并使用预训练模型进行文本生成，适用于各种高效语言建模应用场景。

Github

Huggingface

介绍相关项目

OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学

Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型

OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型，支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集，具有自回归Transformer架构，适合多种语言处理任务，涵盖完整训练代码和检查点。

llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理

Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型，已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务，但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南，同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型，为文本生成带来显著性能提升

Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型

Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型，专为Ministral系列的3B参数设计优化，并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集，主要用于英语文本生成。通过量化技术，该模型在保持精度的同时，显著减少了存储和计算需求，理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议，以确保合规使用。

Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理

Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型，拥有70亿参数，性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术，是一个强大的预训练基础模型。需注意，模型尚未包含内容审核机制，使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。

ModuleFormer - 高效可扩展的模块化语言模型架构

GithubMoLMModuleFormer大语言模型开源项目模块化稀疏激活

ModuleFormer是一种新型MoE架构，结合棒断注意力头和前馈专家两种专家类型。通过稀疏激活，实现高效性、可扩展性和专业化。基于此架构的MoLM语言模型系列，参数规模40亿到80亿不等，在提高吞吐量的同时保持性能，易于扩展新知识和针对特定任务优化。MoLM在多项基准测试中展现出优秀的效率和性能。

build_MiniLLM_from_scratch - 小规模参数LLM构建指南，支持多轮对话与聊天模型

GithubTorch4kerasbert4torchbuild_MiniLLM_from_scratch开源项目指令微调预训练

该项目详细介绍了如何从零开始构建小规模参数的语言模型（LLM），经过预训练、指令微调、奖励模型和强化学习四个阶段。项目基于bert4torch训练框架，优化内存占用，并提供完整的训练日志以供复现。模型支持与transformers兼容，能够进行多轮对话。项目也开源了预训练语料和权重，方便用户下载和使用，提升了实用性与操作性。

llm-analysis - 大型语言模型训练与推理的延迟和内存使用分析工具

GithubTransformer模型llm-analysis内存分析大语言模型延迟分析开源项目

llm-analysis 是一款为大型语言模型（LLMs），如Transformer设计的工具，用于在不同的模型、GPU、数据类型和并行配置下估算训练与推理的延迟和内存使用。通过简单设置，可以快速计算出不同训练和推理方案的系统性能，以确定最优和可行的配置方案。此外，llm-analysis 支持多种并行化和重计算策略，并提供多种预定义配置和命令行接口，极大简化了配置和调试流程。它功能强大且易于集成，是开发和优化LLMs的理想工具。

mformer-loyalty - 构建高效的机器学习转换器框架

GithubHuggingfaceMITtransformers开源协议开源项目模型英语软件许可

mformer-loyalty是一个基于MIT许可证的开源项目，集成于transformers库中。该项目使用英语进行开发维护。

Meta-Llama-3.1-70B - Meta开发的多语言大型语言模型支持高级对话和文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Meta-Llama-3.1-70B是Meta推出的多语言大型语言模型系列之一。该模型采用优化的Transformer架构，支持128k上下文长度，在8种语言中表现优异。它专为多语言对话场景设计，可用于智能助手、自然语言生成等任务。该模型在多项行业基准测试中表现出色，超越众多开源和闭源聊天模型，为开发者提供了强大的多语言AI处理能力。Meta-Llama-3.1-70B支持商业和研究用途，为各类应用场景提供了先进的语言模型解决方案。

相关项目

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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