VPTQ开源项目 – 极低比特的向量后训练量化

Chinchilla是DeepMind的研究项目，旨在将文本大语言模型（LLM）转变为通用压缩器API，适用于多种数据类型，包括文本、图像和音频。该项目通过巧妙的算术编码方案实现无损压缩，并能够与现有压缩技术如gzip、PNG、LZMA2等进行直接比较。Chinchilla不仅量化了学习与压缩之间的关系，还展示了如何通过预测模型与无损压缩器之间的相互转化来优化数据压缩和机器学习模型。

哈佛大学出品的新论文，旨在提升LLM在TrucefulQA数据集上的正确率。该项目通过改进模型的输出和修正机制，使得大型语言模型在处理特定数据集时表现更佳。

lite_llama是一个轻量级推理框架，旨在优化大型语言模型的性能，提供高达3.4倍的推理加速，支持最新的模型和流式输出功能，基于Triton实现，适用于各种需要高效推理的应用场景。

mcts-llm是一个集成了蒙特卡洛树搜索（MCTS）和提示工程技术的轻量级项目，旨在提高大型语言模型（LLMs）的性能。该项目通过结合MCTS算法与大型语言模型，优化提示工程，来提升模型的响应质量。其轻量级的设计使得该项目易于集成和使用，并且支持多种语言模型，适用于各种自然语言处理任务。

该项目研究揭示了o1类大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中存在的‘欠思考’现象，即模型倾向于频繁切换不同推理思路而未能深入探索有前景的路径。研究通过三个挑战性测试集（MATH500、GPQA Diamond和AIME）和两个代表性开源o1类模型（QwQ-32B-Preview和DeepSeek-R1-671B）的实验，系统分析了这一问题。研究发现错误回答比正确回答使用更多令牌且思路切换频率更高，超过70%的错误回答包含至少一个正确思路。为量化欠思考，研究引入了ξ_UT指标，并提出‘思路切换惩罚（TIP）’解码策略，通过阻止过早的思路转换来提升模型在挑战性数据集上的准确率。实验结果显示TIP策略显著提高了模型性能，且无需微调模型。

OpenManus-RL是由Ulab-UIUC和MetaGPT合作领导的开源项目，旨在通过强化学习（RL）优化大型语言模型（LLM）代理的推理和决策能力。项目支持多种推理模型（如Deepseek-R1、QwQ-32B）和训练框架（SFT/PPO/DPO），提供包含50,793条轨迹的多领域数据集（操作系统、电商等），并集成Tree-of-Thoughts等高级策略。项目动态更新研究成果，鼓励社区贡献。

RLx2是清华大学团队提出的一种强化学习专用的稀疏训练框架，能够完全基于稀疏网络训练深度强化学习模型。

Lamini-Memory-Tuning是一项针对大型语言模型幻觉抑制的创新研究。通过重新思考泛化问题，该项目提出了基于记忆专家混合体的动态事实存储与检索机制，有效减少模型在处理大规模互联网数据时的幻觉现象。这一技术不仅提高了模型的准确性，还增强了其在复杂查询和对话系统中的表现。

该项目探讨了强化学习（RL）在大型语言模型微调中的价值，特别关注基于人类反馈的强化学习（RLHF）为何通常优于离线偏好微调方法。论文提出了“生成-验证差距”假说，解释RLHF通过学习一个相对简单的奖励模型，并将策略搜索空间限制在对该奖励模型最优的策略子集，从而实现更好的性能。项目包括理论分析和实验验证，并提供了贝叶斯和频率学方法的替代方案。

OpenDelta是一个开源框架，旨在实现高效的参数调优（Delta Tuning），支持多种机器学习模型和任务，具有易于集成和扩展的特点，能够优化计算资源的使用。

该项目利用2:4稀疏性模式，通过硬件加速的GPU稀疏性来优化Transformer模型的训练和推理过程。特别针对Squared-ReLU激活函数，该函数天然具有高稀疏性（84-98%），在不损失准确性的情况下，前向和后向传播中的前馈网络（FFN）计算速度提高高达1.3倍。项目通过自定义内核高效处理稀疏操作，并通过张量分割和令牌排列优化后向传播，展示了稀疏性在加速大型语言模型（LLM）中的关键潜力。

DualPipe是一种创新的双向流水线并行算法，专为解决大规模AI模型训练中的效率问题而设计。它通过创新的调度策略，完全重叠前向和后向计算-通信阶段，同时减少流水线气泡，从而在相同设备配置下实现更高的训练吞吐量。该算法适用于跨多设备训练超大规模模型的场景，支持PyTorch 2.0及以上版本，无缝融入现代深度学习框架。

PEFT 是 HuggingFace 开源的一个高效微调库，旨在通过仅微调模型的一小部分参数（通常不到模型参数量的1%），实现与完全微调相似的性能，同时显著降低计算和存储开销。它支持多种微调策略，如适配器（Adapters）、低秩适应（LoRA）等，并且兼容多种预训练模型架构，如 BERT、GPT、T5 等。PEFT 还提供了模块化设计，易于集成到现有的 HuggingFace 模型和训练流程中。

Q-Filters 是一种无需训练的 KV 缓存压缩方法，适用于大型语言模型。它利用查询和键向量的几何特性，通过上下文无关的简单投影高效压缩 KV 缓存，无需额外训练。该方法与 FlashAttention 兼容，在长上下文任务中表现出色，实验显示在高压缩比下仍能保持良好性能，例如在针挑草堆任务中达到 99% 准确率（压缩比 32 倍），并在文本生成中比 Streaming-LLM 减少高达 65% 的生成困惑度下降。

Predibase RFT 是由 Predibase 开发的强化微调平台，专注于通过强化学习优化大型语言模型（LLMs）。与传统监督式微调不同，RFT 不需要大量标注数据，而是通过奖励函数和自定义函数实现持续的强化学习。用户可以通过浏览器设置微调目标并上传数据，简化大型模型微调流程。平台支持课程学习、多 LoRA 框架和流式微批处理技术，提升训练和推理效率。此外，RFT 提供高性能无服务器部署解决方案，方便用户快速将训练好的模型部署到生产环境中。

OpenSparseLLMs/Linearization是一个将大型语言模型线性化为门控循环结构的创新项目，旨在通过线性化显著提升模型的计算效率。该项目提出了Liger框架，实现了LLMs的高效线性化，并提供了完整的训练与评估流程，助力模型优化。