deep-delta-learning

学增量,少训练,模型升级快人一步

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 26 👀 关注 2
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 363
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,遵循CC-BY-4.0许可证,可自由使用,无付费版本。

项目预览

deep-delta-learning 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队yifanzhang-pro
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,遵循CC-BY-4.0许可证,可自由使用,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型deep-learning,foundation-models,llms
GitHub 星标★ 363
上线时间2026-01-01 00:00:00
代码更新2026-11-05
仓库体积2.8 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

Deep Delta Learning 是一个开源模型项目,源自 arXiv 论文,旨在通过深度学习方法学习数据或模型之间的“增量”(delta)信息,以提升学习效率与泛化能力。它解决传统模型从头训练成本高、难以利用已有知识的问题,核心能力包括增量学习、知识迁移和高效微调。项目提供官方实现,支持 Python 环境,便于研究者复现与扩展。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 363

核心亮点

  • 基于 arXiv 论文的官方实现,学术严谨性高
  • 聚焦增量学习,可显著降低训练成本
  • 代码结构清晰,易于二次开发与实验

不足之处

  • 项目处于早期阶段,文档和社区支持待观察
  • 依赖特定研究背景,上手门槛较高

适用场景

  • 大模型高效微调与知识更新
  • 持续学习场景下的模型增量适应
  • 科研人员复现论文与探索新方法

替代项目

Hugging Face Transformers、OpenDelta、AdapterHub

上一篇:lmms-finetune

下一篇:CLIPA

同类项目推荐

ReAlign 开源

换个数据格式,让模型更听话

Reformatted Alignment

★ 111 2026-08-09
Prism 开源

动态稀疏注意力,让2K音视频生成模型原生训练更省算力

We propose Prism, a dynamic sparse attention framework for natively training joint v···

★ 1513 2026-10-26
LLaSA_training 开源

用LLM算力换自然语音,训练推理双扩展

LLaSA: Scaling Train-time and Inference-time Compute for LLaMA-based Speech Synthesi···

★ 658 2026-08-09
autodistill 开源

用基础模型自动标注,无人工标注训练视觉模型

Images to inference with no labeling (use foundation models to train supervised mode···

★ 2800 2026-08-09
GRAPE 开源

给图神经网络装上更强的位置编码,提升结构感知能力。

[ICLR 2026] GRAPE: Group Representational Position Encoding (https://arxiv.org/abs/2···

★ 122 2026-08-09
SPPO 开源

让模型自我对弈,无需人工标注即可提升对齐效果

The official implementation of Self-Play Preference Optimization (SPPO)

★ 589 2026-08-09
chatterbox-finetuning 开源

用你的数据训练专属多语言语音模型,支持声音克隆。

Fine-tuning toolkit for Chatterbox TTS & Chatterbox TURBO & Chatterbox NANO models. ···

★ 120 2026-08-09
Kiln 开源

一站式搞定 AI 系统开发:从数据标注到微调评估,全流程可视化协作

Build, Evaluate, and Optimize AI Systems. Includes evals, RAG, agents, fine-tuning, ···

★ 5264 2026-08-10
Time-R1 开源

用三阶段强化学习,让大模型真正理解时间、预测未来。

Time-R1: Framework and resources for endowing LLMs with comprehensive temporal reaso···

★ 72 2026-08-09