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

LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

LLamaTuner - 大语言模型微调工具，支持几乎所有GPU

GithubLLamaTunerSupervised fine-tuning dataset大语言模型开源项目数据预处理模型训练

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

LiteLLM - 集成多种大语言模型的统一API代理平台

AI工具API统一LiteLLM代理服务器大语言模型开源项目

LiteLLM是一个统一的API代理平台，集成了100多种大语言模型，提供认证管理、负载均衡和支出跟踪功能。采用OpenAI格式，简化了多个LLM提供商的接入流程。LiteLLM具有开源和企业版本，支持高可用性，拥有活跃的社区。核心功能涵盖模型添加、负载均衡、密钥创建和支出监控，适合需要灵活管理多个LLM资源的开发团队和企业。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析

Apache 2.0GithubLarge Language Models商业使用许可开源开源项目模型发布

Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目

AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署

EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目

EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。

InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

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。

相关项目

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