Liger-Kernel兼容

这是一个开源实现，旨在为Meta的Llama3.2-Vision系列模型提供微调功能，支持高效训练，兼容Liger-Kernel，提升模型性能和训练效率。

旨在实现基于熵的采样和并行链式思维（CoT）解码，目前支持 llama3.1+ 模型，计划支持 DeepSeekV2+ 和 Mistral Large (123B) 模型。该工具通过熵值优化生成过程，提高了生成文本的多样性和准确性，适合处理复杂的文本生成任务。

Magix 是一个用于训练大规模语言模型的轻量工具，具有灵活的数据和模型平行功能。它支持与 Hugging Face Transformers 的兼容性，能够高效处理数据，提供灵活的训练环境，适合研究人员和开发者使用。

Tiny LLM zh 是一个从零开始的小参数量中文大语言模型，旨在帮助学习者快速掌握大模型相关知识。该项目提供了公开的数据和代码，支持多阶段训练和人类对齐技术，使得用户能够轻松入门并进行相关实验。

Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术，主要用于处理大模型微调的问题，能够降低微调过程中的计算开销和内存需求。通过冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层，LoRA 实现了在减少训练参数数量的同时，保持微调质量与全模型微调相当，并显著提高微调速度。

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。

高效LLM推理加速助手：通过并行提示技术提升大型语言模型的推理效率，适用于边缘和移动环境，具有正交优化、内存效率和训练效率三大特点，显著提升速度并保持低内存开销