GPT-2

开源语言模型训练与实现探索

GPT-2 模型架构训练循环数据预处理代码复现 Github 开源项目

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

Github

介绍相关项目

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

OpenGPT - 开发者友好的自然语言处理API集成

APIGithubOpenGPT人工智能模型开发者开源项目自然语言处理

OpenGPT 3.5/4 提供开发者友好的API，使自然语言处理功能易于集成。简单且不复杂的使用步骤，让开发者能快速应用GPT技术，增强其应用程序的功能。该项目让每个人都能免费获取人工智能模型，并为开发者提供便捷的接口和示例代码。欢迎贡献，推进AI技术的边界。

WebGPT - 基于WebGPU的Transformer模型实现与性能分析

GPUGithubJavaScriptWebGPTWebGPU开源项目模型

WebGPT项目是一款基于WebGPU的Transformer模型应用，使用纯JavaScript和HTML实现。该项目不仅用于技术演示，同时也作为教育资源，支持在主流浏览器中运行，并能管理最多500M参数的模型。主要优化在Chrome v113和Edge Canary等浏览器上，通过WebGPU技术提高运行效率，适合用于学习和研究深度学习模型。

swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型

CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理

swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。

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。

HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4

GithubHuatuoGPT2中文医疗人工智能医疗大语言模型开源项目领域适应

HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型，采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异，专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据，为医疗AI研究提供支持。

Recurrent-LLM - RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成

AI As ContentsGithubRecurrent-LLMRecurrentGPTTransformer开源项目长短时记忆

RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制，解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆，便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性，并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念，推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。

Awesome-Machine-Generated-Text - 机器生成文本研究资源汇总与综述

GPTGithub人工智能大规模语言模型开源项目自然语言处理预训练

这是一个全面的机器生成文本研究资源库,汇集了大规模预训练语言模型、分析方法和检测技术等关键内容。项目收录了OpenAI、DeepMind和Google等顶级机构的重要成果,包括GPT系列、Chinchilla和T5等著名模型。此外还整理了相关论文、演示、数据集和共享任务,为该领域的研究与开发提供了丰富参考。

mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型

GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理

作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。

rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型

rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构，该模型在80B个token上训练约3轮，序列长度为1024，并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周，使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础，其详细设计和评估已在相关论文中记录。

相关项目

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