Azperk的博客

Orca 由微软团队提出，目标是提升小型语言模型（如 7B 级别）在推理任务中的表现。它的核心思想是通过模仿大型模型（如 GPT-4）来增强推理能力。主要特点：基于 LLaMA 进行训练，但优化了推理能力、数学计算、多步思维。采用增强监督微调（STaR，Step-by-Step Thought Process），让模型更善于类比推理。更小的参数量（7B 级别），但能在许多任务上达到接近 GPT-4 的效果。

ExLLaMA 由社区开发，主要用于LLaMA 系列模型的高效推理。它基于CUDA 和 PyTorch 进行了优化，可以在低显存设备上运行更大规模的模型。主要特点：显存占用优化：相比传统 PyTorch 推理，ExLLaMA大幅降低显存需求。加速推理：使用Flash Attention 和高效 CUDA 内核，使推理更快。兼容 LLaMA 权重：支持及其变体。轻量化部署：适用于消费级 GPU（如 RTX 3090/4090）。

Baichuan2 由百川智能（Baichuan Intelligence）开发，是 Baichuan1 的升级版本。该系列模型针对中文理解、多轮对话、代码生成、数学推理进行了优化，并在多个基准测试上超越了 LLaMA2。Baichuan2 主要版本Baichuan2 提供了7B和13B两个版本，均支持中英文双语任务。版本参数量训练数据主要优化7B3T 以上高质量数据强化中文、多轮对话13B3T 以上高质量数据提升推理、代码能力相比 LLaMA2，Baichuan2 在。

是斯坦福大学基于训练的版本。Alpaca 仅使用，就成功让。本篇文章将介绍，并提供代码示例，帮助大家快速上手。

Lit-LLaMA是由Meta AI团队发布的LLaMA系列模型的开源实现。Lit-LLaMA旨在提供一种更加灵活和高效的方式来训练和评估LLaMA模型，同时支持更多的自定义操作。Lit-LLaMA框架是建立在流行的PyTorch和Hugging Face Transformers库之上的，它提供了强大的功能和易用性，适合研究人员和开发者在各种任务中使用。Lit-LLaMA为LLaMA模型提供了一个高效、灵活的训练和评估框架。

Mistral 7B 是一个语言模型，具有70 亿参数，但凭借优化的架构设计，它在推理效率和性能上远超同等规模的模型。Mistral 7B 的主要特点开源免费，可商用，模型权重可直接下载。与 LLaMA 2 兼容，可以无缝替换 LLaMA 2-7B。基于 Grouped-Query Attention (GQA)，推理速度更快。，支持更长的上下文窗口。

LLaMA（Large Language Model Meta AI）是 Meta（原 Facebook）于 2023 年推出的一系列语言模型。LLaMA 1 作为初代版本，凭借和，在开源社区引发了广泛关注。本文将深入探讨 LLaMA 1 的背景、架构、性能以及如何在本地运行。

是一个基于进行深度优化的模型。与 Alpaca 不同，WizardLM方法，使模型具备更强的推理能力和更复杂的对话能力。本篇文章将介绍 WizardLM 的，并提供代码示例，帮助大家快速上手。