参数高效语言模型

是参数高效的语言模型微调中最受欢迎的方法之一。该项目探讨了以参数高效的方式进行语言模型的预训练，并引入了一种名为ReLoRA的方法，利用低秩更新来训练高秩网络。

nGPT是NVIDIA开发的标准化Transformer模型，基于nanoGPT进行改进，旨在提升训练效率和处理能力。它通过在超球面上的表示学习和标准化过程，实现了对低精度运算的更好鲁棒性，并在不同的上下文长度设置中提供了显著的训练加速。

该项目旨在实现稀疏和稳健的预训练语言模型，以提高语言理解的能力和效率。

提出一种高效的基于Intel GPU的LLM推理解决方案。通过简化LLM解码器层的结构，融合数据移动和逐元素操作，降低内存访问频率和系统延迟。同时，提出一种段KV缓存策略，将请求和响应token的键/值存储在不同的物理内存中，以有效管理设备内存，提高运行批处理大小和系统吞吐量。在Intel GPU上实现了该解决方案，并与标准的HuggingFace实现进行了比较，对于一些流行的LLM模型，在Intel GPU上实现的解决方案的令牌延迟降低了7倍，吞吐量提高了27倍。

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。

本项目基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开发，开源了中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型。这些模型在原版Llama-2的基础上扩充并优化了中文词表，使用了大规模中文数据进行增量预训练，进一步提升了中文基础语义和指令理解能力，相比一代相关模型获得了显著性能提升。相关模型支持4K上下文并可通过NTK方法最高扩展至18K+。

面向大模型的快速文本文件处理工具，能将文件分块并转换为适合AI语言模型使用的格式，帮助用户高效地准备数据

WizardLM是一个基于Code Llama微调的模型，专注于代码生成和相关任务，支持多种编程语言的代码编写与理解，提供模型的测试地址和下载链接，经过简单测试表现良好。

Anyscale是一个统一的计算平台，旨在利用Ray简化可扩展AI和Python应用的开发、部署和管理。用户可以轻松地开始使用Anyscale端点进行服务和微调开源大型语言模型（LLMs）。

metaseq是一个用于训练和评估大型序列模型的框架，旨在简化和加速大规模模型的开发过程。

Platypus是一系列经过微调和合并的，在Open LLM排行榜上名列前茅的 LLM 改进方案。通过结合PEFT和LoRA等方法，通过高质量数据集实现强大的性能。

Lorax 是一个基于 JAX 实现的低秩适应（LoRA）工具，旨在帮助研究人员和开发者高效微调大型语言模型。它利用低秩矩阵的方式，减少了微调过程中需要调整的参数数量，提升了计算效率，同时保持了模型性能。Lorax 易于集成，适合快速实验与原型开发，特别是在处理大型预训练模型时表现出色。

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。

这是一个完整的管道，用于在消费硬件上使用LoRA和RLHF微调Alpaca LLM。基于Alpaca架构实现人类反馈的强化学习（RLHF），基本上是ChatGPT的一个变体，但使用的是Alpaca。