stanford_alpaca

基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

Stanford Alpaca LLaMA model 指令跟随模型数据生成微调 Github 开源项目

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调，仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调，使用时需谨慎。

文档

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析

AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目

LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术，并提供LLM对齐后训练的实用指南，包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型，项目涵盖了许多有趣的内容，帮助您了解关键功能和最新进展。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit - 量化调优技术显著提升性能，减少资源消耗

GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth免费教程开源项目性能优化模型模型微调

Unsloth工具实现对Llama 3.1等模型的量化，显著减少内存使用，提升运行速度至原来的2-5倍。提供适合初学者的Google Colab免费笔记本，简单加载数据集即可运行得到优化模型，可导出为GGUF、vLLM等格式或上传至Hugging Face。支持多种模型，如Llama-2、Gemma、Mistral，满足高效调优需求。

nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现提供训练微调和推理功能

AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习

nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现，无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型，提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本，代码更为精简。目前正在开发中，已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能，并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型，支持对话和文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元模型多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出，具有128K的上下文长度，采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异，适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证，允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

alpa - 一个用于训练和服务大规模神经网络的系统

AlpaGithubXLA开源项目深度学习神经网络训练自动并行化

Alpa系统旨在简化大规模神经网络的训练与服务，能够将用户的单设备代码自动并行化到分布式集群。其主要特点包括自动并行化、卓越性能以及与现有机器学习生态系统的紧密集成。虽然目前不再积极维护，Alpa的核心算法已并入XLA并继续得到支持。通过Alpa，用户可以实现数据并行、操作并行和流水线并行，从而在线性扩展分布式集群上训练数十亿参数的模型。

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