RYDE-WORK/MiniCPM
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@ -26,12 +26,13 @@ MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的
- 经过 Int4 量化后，MiniCPM 可在手机上进行部署推理，流式输出速度略高于人类说话速度。MiniCPM-V 也直接跑通了多模态大模型在手机上的部署。
- 一张1080/2080可高效参数微调，一张3090/4090可全参数微调，一台机器可持续训练 MiniCPM，二次开发成本较低。
我们完全开源MiniCPM-2B的模型参数供学术研究和有限商用，在未来我们还将发布训练过程中的所有Checkpoint和大部分非专有数据供模型机理研究。
我们完全开源MiniCPM-2B的模型参数供学术研究和有限商用.
具体而言，我们目前已公开以下模型，地址详见 [模型下载](#1) 部分
- 基于MiniCPM-2B的指令微调与人类偏好对**MiniCPM-2B-SFT/DPO**。
- 基于MiniCPM-2B的多模态模型**MiniCPM-V**，能力超越基于Phi-2的同参数级别多模态模型。
- MiniCPM-2B-SFT/DPO的Int4量化版**MiniCPM-2B-SFT/DPO-Int4**。
- 基于MLC-LLM、LLMFarm开发的MiniCPM手机端程序，**文本及多模态模型均可在手机端进行推理**。
- 训练过程中的[30个Checkpoints](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-2B-history)供模型机理研究。
### 局限性：
@ -57,6 +58,7 @@ MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的
<p id="0"></p>
## 更新日志
- 2024/03/16 minicpm-2b 的30余个中间检查点开放了！[huggingface链接](https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-2B-history)
- 2024/02/13 支持了llama.cpp
- 2024/02/09 我们在readme里加入了一个[开源社区](#community)章节，用来收集开源社区对MiniCPM的支持案例。
- 2024/02/08 我们更新了[llama-format的模型权重](#llamaformat)，方便大家更加快捷地使用我们的模型。