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ModuleFormer

高效可扩展的模块化语言模型架构

ModuleFormerMoLM大语言模型稀疏激活模块化Github开源项目

ModuleFormer是一种新型MoE架构，结合棒断注意力头和前馈专家两种专家类型。通过稀疏激活，实现高效性、可扩展性和专业化。基于此架构的MoLM语言模型系列，参数规模40亿到80亿不等，在提高吞吐量的同时保持性能，易于扩展新知识和针对特定任务优化。MoLM在多项基准测试中展现出优秀的效率和性能。

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介绍相关项目
metaformer - 一系列视觉基线模型
CAFormerConvFormerGithubIdentityFormerMetaFormerRandFormer开源项目
MetaFormer项目推出多款视觉基线模型，包括IdentityFormer、RandFormer、ConvFormer和CAFormer。这些模型在ImageNet-1K数据集上表现出色，根据不同的token mixer架构，如身份映射、全局随机混合、可分离深度卷积和自注意机制，在224x224分辨率下的Top-1准确率均超过80%。特别是CAFormer，在无外部数据或蒸馏的条件下，达到85.5%的准确率记录。这些模型已集成到timm库中，方便应用和扩展。
Efficient-LLMs-Survey - 大语言模型效率优化技术综述
Github大语言模型开源项目模型压缩量化高效推理高效训练
本项目系统性地综述了大语言模型效率优化研究，包括模型压缩、高效预训练、微调和推理等方面。从模型、数据和框架三个维度对相关技术进行分类，全面梳理了该领域的最新进展，为研究人员和从业者提供了有价值的参考资料。
mformer-loyalty - 构建高效的机器学习转换器框架
GithubHuggingfaceMITtransformers开源协议开源项目模型英语软件许可
mformer-loyalty是一个基于MIT许可证的开源项目，集成于transformers库中。该项目使用英语进行开发维护。
LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架
GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理
LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。
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。
mformer-authority - 基于Transformers的开源自然语言处理库
GithubHuggingfacetransformers开源许可开源项目机器学习库模型自然语言处理英语
mformer-authority是一个基于MIT许可的开源自然语言处理库，提供了便捷的Transformers模型使用接口。该库支持多语言处理，可帮助开发者快速构建和部署NLP应用。作为一个轻量级工具，mformer-authority适用于各种自然语言处理任务，包括文本分类、命名实体识别等。它具有易用性高、性能优良的特点，是开发者进行NLP项目的理想选择。
mformer-care - 基于Transformers的多模态深度学习模型
GithubHuggingfacetransformers开源开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
mformer-care是一个基于Hugging Face Transformers库开发的开源项目，采用MIT许可证，支持英语语言处理。该项目利用Transformer架构实现多模态数据的处理与分析。
based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构
BasedGithub召回开源项目效率线性注意力语言模型
Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。
MInference - 动态稀疏注意力加速长上下文语言模型
GithubMInference动态稀疏注意力大语言模型开源项目性能优化长文本处理
MInference是一项新技术，通过利用长上下文语言模型注意力机制的动态稀疏性来加速预填充过程。该技术离线确定注意力头的稀疏模式，在线近似稀疏索引，并使用优化内核动态计算注意力。在A100 GPU上，MInference实现了预填充速度提升10倍，同时保持模型准确性。它支持LLaMA-3、GLM-4等多种长上下文模型，有效处理百万级别token的上下文。
LLFormer - 高效处理超高清低光照图像的Transformer模型
AAAIGithubTransformer低光照图像增强开源项目超高清
LLFormer是一种新型Transformer模型,专门用于增强超高清低光照图像。通过创新的轴向多头自注意力和跨层注意力融合机制,LLFormer能高效处理4K和8K分辨率图像。在UHDLOL基准测试中,该模型性能显著优于现有方法。LLFormer不仅提升了图像质量,还能改善低光照条件下人脸检测等下游任务的效果。
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