Firefly-LLaMA2-Chinese

低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-Chinese 低资源增量预训练中英双语模型 Huggingface 大模型技术 Github 开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

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介绍相关项目

Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型

GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化

Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型，专为对话场景优化。在基准测试中表现优异，可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数，适配不同硬件配置，实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。

LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发

GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练

LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。

Sheared-LLaMA-1.3B-ShareGPT - 优化Sheared-LLaMA模型训练，提高语言模型响应能力

GithubHuggingfaceShareGPTSheared-LLaMA开源项目模型模型训练结构剪枝自然语言处理

该项目通过10,000个指令响应对优化Sheared-LLaMA-1.3B模型，提升语言模型效率和性能。该模型可通过transformers.LlamaModelForCausalLM加载，适用于多种应用场景。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2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-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

mlc-llm - 通用大语言模型高性能部署引擎

AI模型优化GithubMLC LLMMLCEngine开源项目机器学习编译器高性能部署

MLC LLM是一款用于大语言模型的高性能部署引擎，支持用户在各种平台上开发、优化和部署AI模型。核心组件MLCEngine通过REST服务器、Python、JavaScript、iOS和Android等接口提供OpenAI兼容的API，支持AMD、NVIDIA、Apple和Intel等多种硬件平台。项目持续优化编译器和引擎，与社区共同发展。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手基于3万亿token训练

GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。

LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用

GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型

Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列，具备7亿到70亿参数，专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异，能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构，通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款，支持用于英语的商业和研究。

suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本提升跨语言对话性能

GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练

Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型，经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力，同时显著提升了多语言对话表现，涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中，其成绩与顶级7B模型相当，展现了强大的跨语言对话能力。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型

FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型神经魔法自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的FP8量化版本。该模型将参数位数从16位减少到8位，在保持99.52%性能的同时，显著降低了存储和计算资源需求。支持vLLM后端部署，适用于多语言对话任务，可用于商业和研究用途。

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