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高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库

这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏,可扩展至大型模型和数据集,无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE,提供命令行和编程接口,允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练,适用于大规模语言模型。

ModelCenter - 高效实现大规模预训练语言模型的开源工具
GithubModelCenter低资源分布式训练大语言模型开源项目高效实现
ModelCenter是一个开源的预训练语言模型实现工具。它基于OpenBMB/BMTrain后端,支持高效低资源的模型使用和分布式训练。相较于其他框架,ModelCenter在代码封装、环境配置、内存利用和训练速度等方面都有明显优势。该工具支持BERT、GPT、T5等多种主流预训练模型,并提供简洁易用的API接口。
open-text-embeddings - 使用多源模型的OpenAI API兼容文本向量生成工具
GithubLangChainOpenAI APIembeddingsopen-text-embeddingssentence-transformers开源项目
该项目创建了与OpenAI API兼容的文本向量生成端点,支持多种开源句子转换模型,包括BAAI/bge-large-en、intfloat/e5-large-v2、sentence-transformers等。提供详细的本地和云端部署指南,方便用户在多种环境下运行服务器,实现高效查询与存储。用户也可通过Colab在线测试,体验开源文本向量生成的便捷性。
kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现
GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型
KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器,用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集,体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破,进一步提升AI语言技术。
RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
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。
gensim - Gensim:高效的Python主题建模和文档索引工具
GensimGithubNLPPython主题建模开源项目文档相似性
Gensim是一个针对自然语言处理和信息检索的Python库,用于执行主题建模、文档索引和相似性检索。该库依靠高效的内存独立算法和多核实现,可以处理超过内存容量的大型语料库。Gensim支持LSA、LDA、RP和HDP等各种流行算法,并支持分布式计算。其直观接口和详实文档使得用户可以轻松集成与扩展,是大规模文本数据处理的优秀选择。
KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型
GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型
KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。
MiniLM-L6-Keyword-Extraction - 高效句子嵌入模型,用于语义搜索与信息聚类
GithubHuggingFaceHuggingfacesentence-transformers句子相似性对比学习开源项目模型语义搜索
此项目通过自监督对比学习,训练出可将句子和段落转化为384维向量的模型,适用于语义搜索、信息检索和句子相似度任务。模型基于1B句子对数据集微调,利用TPU v3-8进行训练,并在Hugging Face社区活动期间开发。用户可使用sentence-transformers或HuggingFace Transformers实现多种自然语言处理应用。
KoAlpaca - 开源韩语大语言模型,支持多种规模和部署方式
GithubKoAlpaca人工智能开源项目深度学习自然语言处理语言模型
KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型,包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本,支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。
llmc - 开源工具压缩大型语言模型提升效率
GithubLLMCLLM压缩剪枝开源项目性能优化量化
llmc是一个压缩大型语言模型的开源工具,采用先进压缩算法提高效率和减小模型体积。它支持多种LLM和压缩方法,可在单GPU上量化评估大模型,兼容多种推理后端。项目提供LLM量化基准,帮助用户选择合适的压缩策略。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色,支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
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