只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型


TinyLlama是一个令人兴奋的开源项目,正在积极解决一些关键问题,并在开源社区中受到广泛关注。

背景介绍

在当今数据爆炸的时代,语言模型的训练变得越来越复杂和困难。我们需要巨大的计算资源和时间来训练高效的语言模型。然而,这对许多人来说是不现实的people.At 与此同时,我们也遇到了如何在有限的内存和计算资源中使用大型语言模型的挑战,特别是在边缘设备上。

今天给大家推荐一个GitHub开源项目jzhang38/TinyLlama。 该项目在GitHub上拥有超过4.3k颗星。 用一句话来介绍这个项目是:”TinyLlama项目是一个开放的努力,在3万亿个代币上预训练一个1.1b的Llama模型。”.

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

项目简介

TinyLlama旨在在3万亿令牌上预训练1.1b Llama模型。通过一些适当的优化,我们可以使用16个A100-40g Gpu在短短90天内实现这一目标。该项目使用与Llama2完全相同的架构和标记器,这意味着TinyLlama可以在许多基于Llama的开源中插入和使用projects.In 此外,TinyLlama非常紧凑,只有1.1b参数。这种紧凑性使其能够满足许多需要限制计算和内存使用的应用程序。

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

如何使用

您可以通过直接下载模型来使用它,或者通过huggingface使用演示。

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

如果你想自己训练,请参考下面的训练细节。

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

项目推广

TinyLlama是一个令人兴奋的开源项目,正在积极解决一些关键问题,并在开源社区中受到广泛关注。

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

以下是项目的趋势图(代表项目的活动水平):

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

有关更多项目详情,请查看下面的链接。

开源项目地址:https://github.com/jzhang38/TinyLlama

开源项目作者:jzhang38

以下是参与该项目建设的所有成员:

只需少量计算和内存资源即可运行的小型Llama大型模型

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