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pythia

大语言模型训练过程知识演化分析开源项目

Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。

pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型 专为NLP研究设计
EleutherAIGithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。
pythia-160m-deduped - 基于Pile数据集训练的160M参数语言模型
GithubHuggingfacePythia可解释性研究大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
Pythia-160M-deduped是一个经过去重Pile数据集训练的语言模型,总参数量为1.62亿。模型提供154个训练检查点,性能可与同规模的OPT和GPT-Neo相媲美。该项目主要面向语言模型可解释性研究,采用Apache 2.0协议开源,适合学术研究使用。
pythia-70m-deduped - 促进语言模型可解释性的研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m-deduped是Pythia模型套件中的一个7000万参数的语言模型,由EleutherAI开发。该模型在去重的Pile数据集上训练,提供154个训练检查点,便于研究模型在不同阶段的行为。尽管主要用于可解释性研究,Pythia-70m-deduped在下游任务上的表现也与同等规模模型相当。基于Transformer架构,这个模型为语言建模实验和分析提供了理想的研究平台。
pythia-410m-deduped - 专为语言模型可解释性研究设计的先进工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-410M-deduped是EleutherAI开发的语言模型系列之一,旨在推动可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,拥有3亿多参数,24层结构和1024维度。它提供多个训练检查点,便于研究模型行为和局限性。Pythia-410M-deduped使用Apache 2.0许可,主要面向科学研究,不适合直接部署应用。
pythia-2.8b-deduped - 提升语言模型的解释力与科学研究
Apache许可证EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目模型训练数据语言模型
Pythia Scaling Suite促进语言模型的解释性研究,其模型通过在去重后的The Pile数据集上的统一流程训练,涵盖从70M到12B多种规模。提供丰富的训练与评估细节,对比显示同类模型的优劣。适合于学术探索,但不应用于实际环境。
pythia-12b-deduped - 面向解释性研究的大模型工具集
EleutherAIGithubHuggingfacePythiaPython大语言模型开源项目文本预测模型
Pythia Scaling Suite是EleutherAI开发的用于解释性研究的大语言模型集合。该套件包含八种尺寸的模型,每种尺寸有去重和非去重版本,均在相同的数据集和顺序下训练,提供科学实验的受控环境,支持对大型语言模型的行为与功能研究。用户可以在Hugging Face上获取154个中间检查点,并通过开源代码库进行调整和扩展。
pythia-70m - 促进语言模型可解释性研究的小型模型
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m是一个由EleutherAI开发的70M参数小型开源语言模型,旨在促进语言模型可解释性研究。作为Pythia Scaling Suite系列中最小的模型,它使用The Pile数据集训练,提供了大量训练中间检查点。这些检查点有助于研究模型在训练过程中的行为变化。尽管规模较小,Pythia-70m的性能仍可与同等规模的模型相媲美。研究人员可利用该模型探索大型语言模型的内部机制,深化对其工作原理的理解。
pythia-6.9b-deduped - 面向大规模语言模型研究的开源模型系列
GithubHuggingfacePythia开源项目数据集去重模型模型训练科学研究语言模型
Pythia-6.9b-deduped为可解释性研究提供了一套8种大小的模型,每种大小有去重和未去重版本。该模型在性能上可与同类模型媲美,统一的训练方法推动科学研究,并提供154个中间检查点供研究使用
aphrodite-engine - 开源高性能语言模型推理引擎
AI加速AphroditeGithub开源项目推理引擎语言模型量化技术
Aphrodite是一个开源的语言模型推理引擎,采用vLLM的分页注意力机制实现高效推理。它支持连续批处理、多种量化方法和分布式推理,可为大规模用户提供快速服务。该引擎还具备多种采样方法和8位KV缓存,能够处理更长的上下文并提高吞吐量。Aphrodite目前作为PygmalionAI的官方后端引擎使用。
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
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