RetNet-LLM基础架构，兼顾性能和成本

Fine-Tuner AI是一款强大的工具，利用尖端的微调技术提升您的自然语言处理(NLP)模型性能。它可以在更少的数据下以极短的时间内实现更好的结果。用户只需将NLP模型和数据上传到平台，Fine-Tuner将应用其先进的微调算法，优化模型以提高性能。优化后的模型可以轻松集成回现有工作流程中。

min-LLM是一个轻量级的框架，旨在通过最小化代码来简化大语言模型（LLM）的训练过程。它提供了一个高效的训练流程，支持快速原型开发，并且易于集成和扩展，适合研究人员和开发者使用。

基于ONNX Runtime的Java的Stable Deffusion管线，具有GUI界面和负面文本支持，展示了如何在Java中使用ONNX Runtime进行推理，并提供了性能优化的最佳实践

本项目研究了大语言模型中的epoch次数设置问题，深入探讨训练epoch数量对模型性能的影响，以及在不同数据集上epoch数量的变化如何影响训练的充分性和效果。

该项目汇集了精选的扩散模型推理论文，涵盖了多种技术，包括采样、缓存以及多GPU支持，为研究者和开发者提供了丰富的学习和应用资源。

FasterTransformer是一个旨在提高Transformer模型速度和效率的工具，支持多种架构如BERT和GPT，提供高性能的推理和训练，且易于集成。它支持FP16和INT8量化技术，能够在NVIDIA GPU上实现高效的模型推理和快速训练，适合在生产环境中部署优化后的模型。

该项目探讨了通过量化、剪枝和蒸馏等手段来降低改造和使用大语言模型（LLM）的成本。

集成了 TeaCache 的 ComfyUI 插件，用于加速图像、视频和音频扩散模型的推理过程，支持多种模型，并提供了简单的安装方法和推荐配置

ReComA旨在通过Agent通信实现推理问题的简化开发，提供了一个灵活的框架，支持多Agent间的通信，易于集成到现有系统中。

该项目提供了一种利用多模态半监督学习进行文本识别的方法，结合了标记和未标记数据以提高识别精度。

TUMCC是一个用于识别Telegram地下市场中中文术语的语料库，旨在帮助研究者分析在线非法活动的语言特征。该语料库包含对各种术语及其含义的注释，并利用上下文和语言特征提高识别能力。

该项目允许用户在CPU上运行MPT-30B模型的推理，具有低训练和运行成本的特点。用户只需32G内存即可进行模型推理，适合各种文本生成和评估任务。

该项目旨在通过结合多种自然语言处理模型，探索优化模型性能的新方法。它具有强大的可扩展性，适用于多种应用场景，并提供了用户友好的接口。

精选大型语言模型在推理时自我改进的研究论文列表，助力模型性能提升。该项目汇集了大量优秀研究，提供最新的调查结果，旨在帮助研究者和开发者优化大型语言模型的性能。

LangSmith是一个旨在帮助开发者缩小原型与生产之间差距的平台，专为构建和迭代能够利用大型语言模型(LLMs)的产品而设计，既能发挥其强大能力，又能应对其复杂性。

Weaviate Recipes是一个为使用Weaviate而设计的食谱和示例集合，重点关注不同类型的向量嵌入，以支持AI应用。

AdaLoRA是一种自适应预算分配的参数有效微调方法，通过调整增量矩阵的秩来控制参数参与计算的量。关键的增量矩阵被分配高秩以捕获更细粒度的信息，而不太重要的增量矩阵被修剪为低秩以防止过拟合并节省计算资源。AdaLoRA利用SVD分解结果，动态调整矩阵秩以优化模型性能。该项目已合并到HuggingFace支持的参数高效微调库（🤗PEFT）中。

将SOTA多模态能力融入语言模型，改进基础模型、修改训练过程、自定义数据集以及对LLaVA实现的重大架构更改。

原生稀疏注意力（Native Sparse Attention, NSA）技术通过让模型在计算注意力时只关注最重要的信息，大幅减少了计算量，从而加速了注意力计算的速度。NSA 技术在性能上实现了效率与精度的双重提升，尤其在处理长文本序列时表现出色。

SynaLinks是一个基于图的可编程神经符号语言模型框架，专为生产环境设计，采用久经考验的深度学习最佳实践打造。它支持多种语言模型，如Ollama、OpenAI等，并提供内置评估指标和奖励机制，助力快速开发和优化模型性能。此外，SynaLinks支持无缝部署REST API，便于企业级应用的集成和扩展。

能力密度是研究团队提出的评估不同规模 LLM 的训练质量的新指标，定义为模型的有效参数量与实际参数量的比值。该指标提供了统一的度量框架，通过引入参考模型的概念，建立参数量与性能之间的映射关系，显著降低同等性能的推理成本，并指示模型存在高性价比的有效使用期。

Caldera是一种后训练压缩方法，通过低秩、低精度分解技术来表示大型语言模型的权重矩阵。该方法在少于2.5比特/参数的极致压缩下，性能超越现有技术，并支持低秩适应性微调，针对特定任务进一步优化。Caldera提供灵活的精度设置，可针对不同组件调整量化精度，以平衡性能和压缩率。

微软推出的高效小语言模型架构，专为10亿参数以下的模型设计，助力小模型在性能和效率上赶超大模型。通过优化基础架构和知识蒸馏技术，显著提升模型性能，降低推理延迟和内存计算成本，适用于边缘设备等资源受限场景。

一个提供使用Argilla工具构建AI的简单示例的项目，主要功能包括数据标注、模型性能优化等，特色在于通过Jupyter Notebook形式提供直观的操作指导

该项目探讨了五种语言大模型在四种语言的五个任务上的表现差异，通过特定方法优化性能，虽然相较于传统方法仍有不足，尤其在处理敏感问题时需注意偏差。尽管LLM在某些方面表现出优势，仍无法完全取代人类标注。文章还讨论了聚合模型标注与人类标注在速度、准确性、成本和偏见方面的权衡。