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modded-nanogpt

基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体

NanoGPTPyTorchGPT-2训练效率模型优化Github开源项目

Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术，将训练效率提高一倍，仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行，实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上，模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化，该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。

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介绍相关项目
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GPT2-MediumGithubHuggingfacewiki2019zh_corpus中文开源项目文本生成模型语言模型
GPT2-Medium中文版本是1.2GiB的语言模型，使用wiki2019zh_corpus训练，适合中文文本生成。该模型提供了详细的源代码和使用说明，支持中文内容创作，特别适合需要文本生成的项目。用户可以在Colab上进行试验，以简化文本生成过程。
gpt2-xl - OpenAI开发的15亿参数GPT-2 XL语言模型
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
GPT-2 XL是OpenAI开发的大规模transformer语言模型，拥有15亿参数。该模型在大规模英语语料库上预训练，可用于文本生成、写作辅助和创意写作等多种任务。尽管具有强大的语言理解能力，但GPT-2 XL也存在潜在偏见和误用风险。研究人员可利用它探索大型语言模型的行为、能力和局限性。
opt-30b - Meta AI开发的开源预训练语言模型GPT-3替代方案
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
OPT是Meta AI推出的Transformer语言模型系列，最大规模达175B参数。模型基于800GB数据训练，包含BookCorpus、CC-Stories等多个数据集，支持文本生成和下游任务微调。其开源性质使研究人员能够深入研究大规模语言模型的性能表现、伦理影响及安全性问题。
10.5B_v1 - 介绍最前沿的自然语言处理开源项目
GithubHuggingfacetransformers卡片开源项目模型训练评估
本页面介绍了在🤗transformers平台上发布的自然语言处理模型，支持直接与下游应用。页面提供模型使用指导、性能评估、环境影响及技术规格信息，帮助用户合理利用模型的同时意识到潜在的偏见、风险和局限。
chatgpt - 一个基于GPT-4技术的高级文本生成和分析工具
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ChatGPT是由OpenAI提供的一种基于文本的人工智能助手，采用了先进的GPT-4模型，能够高效处理和生成自然语言内容。其独特的词汇和标记方法使其具备卓越的计算与生成能力，同时在编程任务上的表现经过了多轮人类评估测试验证，表现优异。更多有关模型性能和应用场景的信息，请点击相关链接。
AceGPT - 优化阿拉伯语大型语言模型的文化适应性
AceGPTGithub大型语言模型开源项目性能评估文化对齐阿拉伯语言模型
AceGPT是一个针对阿拉伯语优化的开源大型语言模型。该项目不仅关注语言处理，还注重文化适应性和本地价值观融合。通过创新的训练方法，AceGPT在多项阿拉伯语基准测试中展现出优异性能。项目开放了训练代码、模型和评估数据，为阿拉伯语自然语言处理研究提供了宝贵资源。
t-few - 参数高效微调方法优于GPT-3上下文学习
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t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法，在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能，并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案，研究人员可基于此进行深入研究。
distilbert-base-uncased - 紧凑高效的语言模型，提升下游任务处理速度
DistilBERTGithubHuggingface使用限制开源项目模型模型压缩训练数据语言模型
DistilBERT是一种高效的Transformers模型，比原始BERT更小更快，适合快速推理的下游任务。通过自监督预训练，它支持掩码语言建模和句子预测。主要用于全句任务如分类和问答，尽管继承了部分原模型偏见。在海量公开数据的支持下，DistilBERT在多种任务中表现优异，兼顾性能和速度。可在模型中心查看微调版本。
gpt-tokenizer - 支持OpenAI模型的TypeScript文本编码器
GithubOpenAITypeScriptgpt-tokenizer开源项目编码器解码器
gpt-tokenizer现作为最完整的开源GPT编解码器，使用TypeScript编写，完全兼容现代JavaScript环境。支持所有OpenAI模型（如GPT-2、GPT-3、GPT-4等），特性包括异步流解码、防内存泄漏、高性能token限制检测以及生成器函数操作。此工具在无全局缓存的情况下，更加高效并且安全。
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