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子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型

Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。

Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型
Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载
Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练,提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码,支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越,同时在英文方面也表现不俗,适用于各种中文自然语言处理应用场景。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
llm-resource - 大模型资源汇总及实用技术详解
ChatGPTGPT-2GithubLLMMOETransformer开源项目
LLM百宝箱是大模型相关资源的综合汇总,包括算法、训练、推理、数据工程、压缩和测评等方面。用户可以通过目录和链接快速找到相关内容,如Transformer和GPT模型的原理和源码解析,以及混合专家模型(MoE)等前沿技术。此外,还提供了LLM微调、对齐和推理优化的实现方案和技巧,帮助开发者和研究者深入掌握并应用大模型技术。
bge-m3 - 先进的多语言多功能文本嵌入模型
BGE-M3GithubHuggingface向量检索多语言开源项目文本嵌入模型自知识蒸馏
BGE-M3是一个支持100多种语言的文本嵌入模型,具备多功能和多粒度处理能力。它可同时执行密集检索、多向量检索和稀疏检索,处理范围从短句到长达8192个token的文档。该模型在多语言和跨语言任务中表现出色,为检索增强生成等应用提供支持。BGE-M3采用自知识蒸馏等技术训练,在多项基准测试中取得了优秀成绩。
switch-base-128 - 探索语言模型优化与参数缩放的最新进展
GithubHuggingfaceSwitch Transformers专家开源项目模型混合专家蒙面语言建模语言模型
Switch Transformers采用专家混合(MoE)模型架构,针对掩码语言模型(MLM)任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层,提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练,表现出优于T5的微调效果,并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速,适合需要高效语言模型的应用。
LLMCompiler - 提升大语言模型性能的并行函数调用框架
GithubLLMCompiler优化编排并行函数调用开源项目效率提升模型兼容
LLMCompiler框架通过并行函数调用提升大语言模型的执行效率。它自动识别可并行任务,减少延迟和成本,同时提升准确性。用户只需提供工具和上下文示例,LLMCompiler就能优化函数调用编排。支持开源和闭源模型,包括LLaMA和OpenAI的GPT模型。LLMCompiler在不同任务中展示了显著的延迟加速、成本节省和准确性提升,是处理复杂问题的理想工具。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型:从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库,可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路,并通过MLX框架重新实现,为深度学习爱好者提供了实践指南。
DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface多头潜在注意力大规模语言模型开源项目模型混合专家模型自然语言处理
DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。
codegemma-2b - 深度学习模型微调的新方案:提升效率与内存节约
GemmaGithubHuggingfaceLlama-2Unslothfinetune内存优化开源项目模型
CodeGemma-2b项目使用Unsloth技术,加速多个深度学习模型的微调,包括Mistral、Gemma、Llama等。速度提升最高达5倍,内存使用减少70%。通过Google Colab和Kaggle的免费notebook,用户可以轻松展开微调工作。简化的界面设计支持从数据添加到模型导出的完整流程,适合初学者快速上手。这种创新优化方法节省计算资源,提高模型性能,是开发者提升生产力的有力助手。
DeepSpeed-MII - 开源低延迟模型推理库
DeepSpeed-MIIGithub优化技术低延迟开源项目模型支持高吞吐量
DeepSpeed-MII是一款开源Python库,专注于高吞吐量、低延迟和成本效益的模型推理。支持的技术包括块状KV缓存、连续批处理、高性能CUDA内核等,适用于37000多个模型,如Llama-2、Mixtral和Phi-2。v0.2版本提升了性能和功能,吞吐量提高至2.5倍。适用于语言模型及图像生成任务。
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