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。

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介绍相关项目

phi3-Chinese - 小体积高性能的phi3模型集合

GithubHugging FaceModelScopephi3phi3-mini开源项目训练变体

phi3-Chinese收录多种phi3训练变体，小体积高性能，适用于手机部署。提供Phi-3-mini-128k-instruct-Chinese中文版和其他英文原版模型的下载链接，并包含训练、推理和部署的详细教程。尽管目前版本存在词表过小和实际效果与预期不符的问题，但仍适用于轻量级垂直任务。

Phi-3.5-mini-instruct - Unsloth加速技术让开源语言模型训练更高效

GithubHuggingfacePhi-3.5Unsloth多语言开源项目微调模型长上下文

Phi-3.5-mini-instruct是微软AI团队开发的开源语言模型,具备多语言理解、长文本处理和代码生成能力,支持128K上下文长度。结合Unsloth优化技术,模型训练速度提升2倍,内存占用降低50%。适合在资源受限环境下部署的AI应用开发,并提供Google Colab环境供快速测试验证。

YAYI2 - 中科闻歌研发的多语言开源大模型

GithubYAYI2-30B中文预训练多语言大语言模型开源开源项目性能提升

YAYI 2，由中科闻歌研发，30B参数的多语言开源大模型。采用超过2万亿Tokens的多语言语料进行预训练，通过百万级指令和人类反馈强化学习微调，极大提升其在多领域的应用效率。现开源YAYI2-30B，助力全球中文AI技术的创新与进步。

MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测

AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习

MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型，专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项，支持多个本地模型，并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外，项目提供了基于enwik8数据集的训练示例，为开发者提供了实用参考。

pegasus_paraphrase - PEGASUS基于文本改写和释义模型

GithubHuggingfacePEGASUS开源项目文本改写机器学习模型深度学习自然语言处理

pegasus_paraphrase是基于PEGASUS模型微调的文本改写工具，可生成多个保持原意的高质量释义版本。该模型支持自定义生成数量和beam搜索参数，满足不同场景需求。作为文本重写工具，pegasus_paraphrase适用于内容创作、学习辅助和自然语言处理研究等领域。它使用PyTorch框架实现，可通过简单的Python代码调用。这是一个开源项目，欢迎查看其License信息并参与贡献。

benchmark_VAE - 统一实现常见变分自编码器并提供基准比较

Githubpythae分布式训练变分自编码器开源项目深度学习自动编码器

pythae库实现多种常见的变分自编码器模型，提供相同自编码神经网络架构下的基准实验和比较。用户可以用自己的数据和编码器、解码器网络训练这些模型，并集成wandb、mlflow和comet-ml等实验监控工具。最新版本支持PyTorch DDP分布式训练，提高训练速度和处理大数据集的能力。支持从HuggingFace Hub进行模型共享和加载，代码简洁高效。涵盖多种已实现模型和采样器，满足不同研究需求。

UER-py - 自然语言处理的开源预训练工具包

BERTGithubNLP任务UER-py开源项目模型微调预训练模型

UER-py是一个为自然语言处理任务设计的预训练和微调工具包，支持多种预训练模型以优化下游任务表现。项目强调模块化设计，并提供可扩展接口，支持单GPU及多GPU配置。

Phi-3.5-mini-instruct-GGUF - 多语言轻量级模型，优化高效推理和准确性

GithubHuggingfacePhi 3.5 Mini开源项目数据优化模型模型训练自然语言处理量子化

Phi-3.5-mini是microsoft推出的多语言开放型模型，专注于高质量推理数据，支持128K上下文标记长度。经过监督微调、近端策略优化和直接偏好优化，该模型确保严格的指令遵循和安全性。采用多种量化方法（从Q2到Q8及f16），满足多样硬件需求，适用于广泛的自然语言处理和代码任务，由SanctumAI进行量化。

Phi-3-mini-4k-instruct-llamafile - 提供跨平台AI权重，实现高效文本生成

AI模型GithubHuggingfacePhi-3-mini-4k-instruct开源项目推理能力模型责任感考量量化格式

Phi-3-Mini-4K-Instruct项目采用llamafile格式，提供可在Linux、MacOS、Windows等多平台运行的AI权重，适用于文本生成任务。其优化推理能力在语言理解、数学和代码等领域表现优异，尤其在内存和计算资源受限环境中有效。使用者需结合具体场景考虑模型适用性及潜在限制。

llm-hub - 全面了解先进语言模型在各领域的应用

GPT-3GithubLarge Language ModelsOpenAInatural language processing开源项目

这个存储库展示了GPT-3等先进语言模型在文本生成、搜索和问答领域的应用，提供详尽的教程和资源，帮助开发者构建自己的应用。无论是语言爱好者、机器学习研究者还是AI爱好者，这里是探索自然语言处理的理想平台。

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