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gpt-neo

使用 mesh-tensorflow 库的模型并行 GPT-2 和 GPT-3 样式模型的实现

GPT-Neo项目在mesh-tensorflow库的支持下,开发出了类似于GPT-3的高级模型与数据并行技术。项目支持在TPU及GPU上进行高效训练与推理,并集成了局部注意力、线性注意力和多专家系统等先进技术,能有效处理大规模参数模型。GPT-Neo还提供了多项模型评估功能,专注于语言和科学推理,拓宽了其在自然语言处理应用中的领域。

gpt-neo-1.3B - EleutherAI开发的13亿参数语言模型GPT-Neo 1.3B
GPT-NeoGithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型神经网络自然语言处理
GPT-Neo 1.3B是EleutherAI团队开发的大规模语言模型,基于GPT-3架构,拥有13亿参数。该模型在The Pile数据集上训练,适用于文本生成、问答等自然语言处理任务,并在多项基准测试中表现出色。模型采用MIT开源许可证,但使用时需注意可能存在的偏见和不当内容。
gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型,在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异,超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见,GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
gpt-neo-125m - 轻量级自然语言生成模型
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
GPT-Neo 125M是EleutherAI团队基于GPT-3架构开发的轻量级自然语言处理模型,拥有1.25亿参数。该模型在Pile数据集上经过3000亿token的训练,能够生成连贯文本,适用于多种NLP任务。尽管规模较小,但性能优异。值得注意的是,由于训练数据的多样性,使用时需谨慎筛选输出内容,以避免潜在的偏见或不当表述。
gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型
GPT-NeoX-20BGithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练,采用与GPT-3相似的架构,包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型,支持下游任务开发和模型微调,但仅限于英语语言处理,且未经过人类反馈优化,不适合直接用于产品部署。
meshgpt-pytorch - 基于注意力机制的先进3D网格生成框架
3D建模GithubMeshGPT开源项目深度学习神经网络计算机图形学
MeshGPT-Pytorch是一个开源项目,专注于利用注意力机制实现3D网格生成。它基于PyTorch开发,支持可变长度面处理,并提供自动编码器和转换器模型。该项目计划引入文本条件控制功能,实现从文本到3D模型的转换。通过文本条件生成和分层转换器等高级特性,MeshGPT-Pytorch为3D内容创作和研究领域提供了先进的技术支持。
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型,基于Transformer架构,通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词,可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署,便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索
GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环
本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程,包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低,但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素,如权重初始化、学习率调整等技术细节。
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