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设计与训练变压器模型的Jax库

这是一个基于Jax的库,旨在简化变压器模型的开发和训练,特别适合资源有限的环境。支持多种模型如Gemma、GPT3、T5和Whisper,涵盖自然语言处理和计算机视觉任务。提供灵活的模块和层,包括Jax/Flax中未提供的RoPE、GQA、MQA和Swin注意力机制,支持多GPU/TPU的数据并行训练,简化数据处理。该库还包含加速的经典机器学习模型,帮助用户以最小的代码重写快速实现模型开发和训练。

torchdistill - 模块化深度学习知识蒸馏框架
GithubPyYAMLtorchdistill开源项目模型训练深度学习知识蒸馏
torchdistill是一款模块化的深度学习知识蒸馏框架,通过编辑yaml文件即可设计实验,无需编写Python代码。支持提取模型中间表示,方便进行可重复的深度学习研究。通过ForwardHookManager,无需修改模型接口即可提取数据。支持从PyTorch Hub导入模块,并包含多种范例代码及预训练模型,适用于图像分类、目标检测、语义分割和文本分类等任务。
dlpack - 促进深度学习框架间张量共享与协作
DLPackGithub内存共享开源项目张量结构深度学习框架
DLPack是一种开放的内存张量结构,用于深度学习框架间的张量共享。它简化了框架间的运算符共享,便于封装供应商级运算符实现,支持快速切换后端实现。作为跨框架复用的桥梁,DLPack不直接实现张量和操作,而是促进深度学习生态系统的协作,为用户提供更多运算符选择和框架混合使用的可能性。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
sparseml - 神经网络优化工具,简化代码实现高效稀疏模型
GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化
SparseML是开源模型压缩工具包,使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX,并与DeepSparse结合,在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化,兼容主流NLP和CV模型,如BERT、YOLOv5和ResNet-50,实现推理速度和模型大小的显著优化。
flan-t5-xxl - 多语言自然语言处理的先进模型
FLAN-T5GithubHuggingface多语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理语言生成
FLAN-T5 XXL是一款经过大规模指令微调的多语言语言模型。该模型在超过1000个涵盖多种语言的任务上进行了训练,在少样本和零样本学习方面表现卓越。在多项基准测试中,FLAN-T5 XXL展现了领先性能,例如在五样本MMLU测试中达到75.2%的准确率。这个模型可应用于翻译、问答和推理等多种自然语言处理任务,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。
TinyLLaVA_Factory - 模块化的开源小规模多模态模型库
GithubHuggingFacePyTorchTinyLLaVA Factory多模态模型开源代码库开源项目
TinyLLaVA Factory是一个开源的模块化代码库,专注于简化小规模多模态模型的开发和定制,使用PyTorch和HuggingFace实现。其设计旨在简化代码实现、提高扩展性和确保训练结果的可重复性。支持如OpenELM、TinyLlama、StableLM等语言模型和CLIP、SigLIP等视觉模型。通过TinyLLaVA Factory,可减少编码错误,快速定制多模态模型,提高性能,为研究和应用提供强大工具。
whisper - 多语种语音识别与翻译解决方案
GithubOpenAITransformer模型Whisper多语言处理开源项目热门语音识别
Whisper是一个通用语音识别模型,支持多种语言处理任务,如语音翻译和语言识别。该模型基于大规模多样化音频数据集进行训练,利用Transformer技术实现高效的序列到序列学习。用户可以通过简单的命令或Python代码实现快速准确的语音识别与翻译,是一个适用于多种应用场景的强大工具。支持多个模型大小和语言选项,用户可根据需求选择合适的模型。
xflux_text_encoders - Google T5模型文本编码器权重用于大规模NLP任务
GithubHuggingfaceT5模型pytorchtransformers开源项目文本编码器模型自然语言处理
xflux_text_encoders项目提供来自Google T5-v1_1-xxl模型的文本编码器权重。这些权重适用于大规模自然语言处理任务,支持英语。项目基于Apache 2.0许可,使用PyTorch和Transformers库实现。开发者可将其集成到现有NLP管道中,用于文本到文本的生成任务。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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