RWKV-LM

高性能并行化RNN，探索和应用RWKV模型

RWKV是一个高性能的并行化RNN，具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度，不依赖于传统的注意力机制，而是通过隐藏状态进行计算，优化了VRAM的使用，并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。

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Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成（RAG）和长上下文建模评估的论文和博客的存储库

GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理

本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。

retvec - 多语言文本向量化的高效解决方案

GithubRETVecTensorFlow多语言对抗性弹性开源项目文本向量化

RETVec是一种创新的文本向量化工具，为高效处理多语言文本而开发。它具有内置的抗干扰能力，可应对各种字符级修改。该工具支持超过100种语言，无需额外的词汇表。RETVec作为一个轻量级组件，可无缝集成到TensorFlow模型中。它同时提供TensorFlow Lite和JavaScript版本，适用于移动设备和网页应用。RETVec在提升模型稳定性的同时，保证了计算效率，是文本处理任务的理想选择。

InternVL2-40B - 强化跨模态大语言模型的能力

GithubHuggingfaceInternVL场景文本理解多模态开源项目模型视觉理解计算机视觉

InternVL 2.0 通过融合多模态大语言模型，在文件和图表理解、信息图问答、场景文本理解和OCR任务等方面表现出色。它能够利用长文本、多图片和视频进行训练，提升对多种输入的处理效率，并提供1亿到108亿参数的多种模型可选择，与商业模型相当。在多项基准测试中，InternVL 2.0 展示了其卓越的综合理解能力。

Qwen1.5-0.5B - 大规模多语言模型支持32K上下文长度

GithubHuggingfaceQwen1.5上下文长度多语言支持开源项目模型模型规模语言模型

Qwen1.5是Qwen2的测试版，作为一款基于Transformer的解码器语言模型，该项目在大规模数据上进行预训练。模型规模涵盖0.5B至72B的密集模型及14B的MoE模型，共8种规格。Qwen1.5在对话性能、多语言支持方面有显著提升，所有模型均可稳定支持32K上下文长度。技术上采用SwiGLU激活、注意力QKV偏置等，并优化了多语言和代码适配的分词器。

Consistency_LLM - 并行解码技术突破，大语言模型推理速度提升3倍

CLLMGithubJacobi解码大语言模型并行解码开源项目生成速度

Consistency Large Language Models (CLLMs) 是一种创新的大语言模型技术，通过Jacobi并行解码方法显著提升推理速度。实验表明，CLLMs在多种任务中可实现2.4到3.4倍的性能提升。该技术无需额外模型或架构改动，易于集成，为大语言模型应用带来更高效、灵活的解决方案。

MobileLLM - 轻量高效的移动设备语言模型

AI模型GithubMobileLLM开源项目深度学习神经网络语言模型

MobileLLM是一个针对移动设备优化的大型语言模型项目。该模型通过SwiGLU激活函数、深窄架构、嵌入共享和分组查询注意力等技术，在亿级参数规模下实现了高性能。MobileLLM在零样本常识推理任务中表现出色，不仅在125M和350M参数规模上超越了现有最先进模型，还成功扩展至600M、1B和1.5B参数规模，展示了其在移动设备应用中的潜力。

KnowLM - 支持数据处理、模型预训练、微调及知识增强的LLM框架

GithubKnowLMNLP大模型开源项目深度学习知识增强

该框架提供大型语言模型的数据处理、预训练和微调功能，包含ZhiXi、OneKE等知名模型，并具备指令处理、知识增强和幻觉检测等模块。框架持续优化，适用于信息提取和知识增强，简化语言模型的训练与应用。所有模型权重和数据集均在HuggingFace上可获得，整合EasyInstruct、EasyDetect和EasyEdit模块，提升知识推理与交互能力。

OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化

GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调

OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。

Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型

GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目性能提升模型语言模型

Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型，提供包括0.5B至72B的多种尺寸，以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度，并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器，适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用，无需依赖远程代码，是一种实用的文本生成工具。

ttt-lm-pytorch - 基于测试时训练的高表达能力RNN模型

GithubRNNTTT序列建模开源项目机器学习隐藏状态

ttt-lm-pytorch项目提出了一种新型序列建模层，结合了RNN的线性复杂度和高表达能力的隐藏状态。该方法将隐藏状态设计为机器学习模型，通过自监督学习在测试阶段持续更新，因此被称为测试时训练（TTT）层。项目实现了TTT-Linear和TTT-MLP两种变体，分别采用线性模型和双层MLP作为隐藏状态，为长序列建模提供了高效替代方案。

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