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ModuleFormer

高效可扩展的模块化语言模型架构

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。

OLMo - 开源语言模型加速科学研究
GithubOLMo人工智能开源语言模型开源项目机器学习自然语言处理
OLMo是一个开源语言模型项目,提供多种规模的先进模型,如1B、7B和7B Twin 2T,全部基于Dolma数据集训练。该项目支持模型训练、微调和推理,提供详细配置和检查点以确保研究可重现。OLMo还包含数据检查和评估工具,为语言模型研究提供全面支持,旨在加速这一领域的科学进展。
toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用,提高API调用效率
API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目
Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目,旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献,该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算,Toolformer都表现出色,同时通过优化和微调,降低了文本困惑度。安装简单,适用于各种Python环境。
oneformer_ade20k_dinat_large - OneFormer单一模型在多任务图像分割中实现卓越表现
ADE20kGithubHuggingfaceOneFormer图像分割实例分割开源项目模型语义分割
OneFormer模型借助单一架构和模块在ADE20k数据集上进行训练,适用于语义、实例和全景分割。通过使用任务令牌,该模型能够动态调整以满足不同任务要求,不仅显著优化了分割效果,还具备替代专门化模型的潜力。
poolformer - 视觉任务中MetaFormer架构的应用及其效能
CVPR 2022GithubMetaFormerPoolFormerTransformer图像分类开源项目
该项目展示了MetaFormer架构在视觉任务中的应用,特别通过简单的池化操作实现token混合。研究证实,基于这种方法的PoolFormer模型在ImageNet-1K验证集上表现优于DeiT和ResMLP。此外,后续工作介绍了IdentityFormer、RandFormer等MetaFormer基线模型。本项目证明了Transformer模型的竞争力主要来源于其通用架构MetaFormer,而非特定的token混合器。
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。
LLMLingua - 提示词压缩技术助力大语言模型效率提升
GithubLLMLingua大语言模型开源项目推理加速提示词压缩长文本处理
LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具,可将提示词压缩至原长度的5%,同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记,该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题,大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本,适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型,通过引入保护流网络理论,实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列,在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中,Flowformer 的平均准确率达到56.48%,超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置,提供了核心代码实现和多个领域的应用示例,为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
spacy-llm - spaCy与大语言模型整合的NLP组件
GithubLarge Language ModelsNLPOpenAIspaCyspacy-llm开源项目
该模块将大型语言模型(LLMs)集成到spaCy中,实现了快速原型设计和提示生成,无需训练数据即可输出可靠的NLP结果。支持OpenAI、Cohere、Anthropic、Google PaLM、Microsoft Azure AI等API,并兼容Hugging Face上的开源LLMs,如Falcon、Dolly、Llama 2等。还支持LangChain,提供命名实体识别、文本分类、情感分析等多种现成任务。用户可通过spaCy的注册表轻松实现自定义功能。该模块结合LLM的强大功能与spaCy的成熟基础,提供灵活高效的NLP解决方案。
MP-Former - 基于mask-piloted机制的先进图像分割模型
CVPR 2023GithubMP-FormerMask2FormerTransformer图像分割开源项目
MP-Former是一种新型图像分割transformer模型,采用mask-piloted机制改进分割效果。项目包含训练和评估代码,适用于实例分割和全景分割任务。基于Mask2Former架构开发,在COCO数据集上展现出良好性能。项目提供了复现论文实验的脚本,为计算机视觉研究提供参考实现。MP-Former在CVPR 2023上发表,提供了no noise和all-layer MP训练设置,12轮训练后在实例分割任务上达到40.15 AP。项目代码开源,安装过程与Mask2Former相同,便于研究者快速上手和进行进一步探索。
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