xlstm

提升语言建模性能的创新循环神经网络架构

xLSTM PyTorch sLSTM mLSTM 语言模型 Github 开源项目

xLSTM是一种创新的循环神经网络架构，通过指数门控和新型矩阵内存技术，克服了传统LSTM的局限性，显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发，适用于CUDA环境，提供详细的安装指南和使用示例，便于集成到现有项目中。

InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法

GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理

InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

CALM-pytorch - 组合式增强大型语言模型框架

CALMGithubLLM人工智能开源项目深度学习神经网络

CALM-pytorch是基于Google Deepmind研究的开源PyTorch实现，旨在通过组合多个专业LLM来增强大型语言模型的能力。该框架支持集成任意数量的增强型模型，提供灵活的连接配置和便捷的训练工具。CALM-pytorch可与多种Transformer架构兼容，包括视觉Transformer，为研究人员和开发者提供了一个强大的平台来探索和扩展LLM的潜力。不仅支持文本处理，还能整合视觉和音频模型，为多模态AI应用开发提供了强大支持。

torchtune - PyTorch原生库助力简化大语言模型开发

GithubLLMPyTorchtorchtune开源项目微调模型训练

torchtune是一个PyTorch原生库，专为简化大语言模型(LLM)的创建、微调和实验而设计。该库提供了主流LLM的PyTorch实现、易用的微调技术配方、YAML配置文件和多种数据集格式支持。torchtune注重与生态系统工具集成，如Hugging Face、EleutherAI评估工具和PyTorch FSDP等。支持多种模型和微调方法，并优化内存效率，适配不同硬件环境。

recurrent-memory-transformer - 记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力

GithubHugging FaceRecurrent Memory Transformer开源项目机器学习模型自然语言处理长文本处理

Recurrent Memory Transformer (RMT)是为Hugging Face模型设计的记忆增强型循环Transformer。通过在输入序列中添加特殊记忆标记，RMT实现了高效的记忆机制，能够处理长达1M及以上的token序列。项目提供RMT实现代码、训练示例和评估工具，在BABILong等长文本基准测试中表现优异，为研究长序列处理提供了有力支持。

Pytorch-RNN-text-classification - RNN短文本分类模型支持多类别高效处理

GithubLSTMPyTorchRNN开源项目短文本分类词嵌入

Pytorch-RNN-text-classification是一个多类别短文本分类模型，基于RNN架构设计。该项目使用Pytorch实现，集成词嵌入、LSTM（或GRU）和全连接层。模型支持GloVe预训练词向量，采用交叉熵损失函数和Adam优化器。通过零填充和PackedSequence技术处理mini-batch，提高训练效率。项目包含数据预处理和训练脚本，方便研究人员快速应用于实际文本分类任务。

llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架

CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目

llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。

SLAM-LLM - 专注语音语言音频音乐处理的多模态大模型训练工具

GithubSLAM-LLM多模态大语言模型开源项目语音处理音乐处理音频处理

SLAM-LLM是一款开源深度学习工具包，为多模态大语言模型(MLLM)训练而设计。它专注于语音、语言、音频和音乐处理，提供详细训练方案和高性能推理检查点。支持自动语音识别、文本转语音等多种任务，具备易扩展性、混合精度训练和多GPU训练等特点，适合研究人员和开发者使用。

mlx-llm - 在Apple Silicon上实时运行的高级语言模型应用与工具

Apple SiliconGithubHuggingFaceLarge Language ModelsQuantizationmlx-llm开源项目

mlx-llm支持用户在Apple Silicon设备上实时运行高级语言模型（LLMs）的应用和工具。该项目支持多种预训练模型，并提供简便的安装方法。用户可以加载新版预训练权重、进行模型量化及嵌入提取。此外，mlx-llm还覆盖了多种应用场景，包括命令行聊天、LoRA或QLoRA微调及检索增强生成（RAG）等。

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。

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