Tied-LoRA-提升LoRA方法的参数效率

小型模型的妙用：在大型语言模型时代，探索小型模型的独特角色和应用，包括数据筛选、推理增强和知识蒸馏等

2000 Hugging Face Prompts 是一份全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验 Hugging Face，使他们熟悉其在不同背景下的功能和应用。

CAME（Confidence-guided Adaptive Memory Optimization）是一个旨在通过信心引导机制来优化模型内存使用的项目，提升大语言模型的性能。

Boogie是一个平台，允许用户使用大型语言模型（如GPT-4）测试、部署和管理自然语言处理应用程序，帮助开发者高效构建强大的NLP应用。

机器学习实战资料(Jupyter Notebooks) - 通过在Jupyter Notebooks中实验最先进的机器学习模型和算法进行学习。

Muon 是一种专门针对神经网络隐藏层设计的优化算法，旨在提高训练效率和降低计算成本。它通过集中调整隐藏层中的参数，显著提升了整体训练性能。Muon 已成功应用于多个项目，如 NanoGPT 和 CIFAR-10 的快速训练，证明了其在提高训练速度和降低计算成本方面的有效性。

xLSTM是由LSTM发明者创造的新架构，旨在实现与Transformer类似的规模和性能，同时缩小与现有最先进LLMs的差距。

YaRN是一个高效的上下文窗口扩展工具，旨在提高大型语言模型的上下文处理能力。

通过实现环境配置功能以及整合多项优化训练技术，使得用户能以简单高效的方式对语言模型进行训练优化，得到切实可行的产出

专为大型语言模型（LLM）训练优化的类，集成了多种高效训练技术，旨在提升训练效率和内存使用效率。

该项目研究了prompt在不同下游任务和不同类型、规模的预训练语言模型之间的迁移性，探索其在零样本设定下的有效性、对其他模型的适用性以及对训练速度的提升，并分析了影响迁移性的因素。

一组优化性能的先进机器学习模型，可在高通®设备上部署，涵盖视觉、语音、文本和生成式 AI 等领域。

PRISM是一个用于Solana的项目，用户可以创建自定义AI代理，利用定制的机器学习模型进行微调，以达到最佳效果。通过其API端点，将这些智能代理无缝集成到产品中，从而轻松构建智能功能和金融科技解决方案。

Sparrow 是一种数据高效的视频大语言模型（Video-LLM），通过文本到图像的增强技术来提高视频指令的多样性，显著提升了训练效率。

Meta 发布的 Llama 3.1 1B和3B的官方量化版本，提供了更小的内存占用、更快的设备推理速度、准确性和便携性。

Adept是一个机器学习研究与产品实验室，旨在通过让人类与计算机创造性地合作来构建通用智能。它正在开发一个能够与您计算机上所有内容互动的机器学习模型。

Inference.ai是一个前沿的GPU云服务提供商，专注于为需要强大计算能力的企业和个人提供可扩展、经济高效的GPU云，消除物理硬件管理的负担。

Power BI AI Lens是一个功能强大的工具，允许用户直接在Power BI报告中结合人工智能。它提供了多种工具和功能，利用AI能力提升数据分析，用户可以使用预构建的AI模型或创建自定义模型，生成直观的可视化和见解。

Google Cloud Vision AI 是一款先进的人工智能工具，能够帮助开发者和企业理解和分析图像内容。利用谷歌的机器学习模型，Vision AI 提供了一套全面的图像分析服务，能够将图像分类到数千个类别，识别文本，检测物体等，彻底改变了与视觉数据的互动方式。