Tied-LoRA是一种简单的范式,它利用和来增加LoRA方法的参数效率。该方法在多个任务中表现出相当的性能,并且仅使用标准LoRA方法的13%的参数,有助于减少模型的复杂性和提升训练效率。
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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。