模型训练效率

一种通过因式分解的方法实现数据集蒸馏，旨在提高模型训练效率并减少数据集大小。

LLMPruner是一款专为大语言模型设计的裁剪工具，旨在优化模型性能并减少其参数量。它支持多种模型架构，并提供可视化工具，方便用户了解模型结构和裁剪效果，易于与现有机器学习工作流集成。

Alpaca 是斯坦福大学基于 LLaMa-7B 训练的开源语言模型，其性能可与 173B 的 GPT-3.5 媲美。通过优化数据集，Alpaca 能够在微调 7B 和 13B 参数的语言模型时显著提高效果。

VPTQ是一种针对大型语言模型的极低比特向量后训练量化方法，旨在通过量化技术提高模型的计算效率和存储效率，同时保持模型性能。该项目适用于各种大型语言模型的优化，能够显著减少模型的内存占用和计算资源需求。

Intel Extension for Transformers 是一个开源项目，旨在使客户端 CPU 上的大型语言模型（LLM）微调成为可能，特别是在没有 GPU 的情况下。它支持在 CPU 上进行 QLoRA 微调，适用于笔记本电脑环境，并通过优化的性能提升模型训练效率。该项目与 HuggingFace Transformers 兼容，支持 4 位推理，并利用 Intel 神经压缩器提供丰富的模型压缩技术，如量化、剪枝和蒸馏，显著提高了英特尔平台上的推理效率。此外，它还支持自动化的仅限权重的 INT4 量化流程，兼容多个流行的大语言模型，如 Llama2、Llama 和 GPT-NeoX。