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Yarn-Mistral-7b-128k

基于Mistral-7B的128K长文本语言模型

这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展,采用YaRN方法完成1500步长文本预训练,将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现,通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证,适用于长文本处理场景。

cookbook - 大型语言模型应用开发与优化实用指南
AI模型GithubMistral开源项目数据处理机器学习示例代码
Mistral Cookbook 汇集了社区贡献的大型语言模型应用实例,涵盖基础聊天、嵌入、RAG、函数调用和微调等多个方面。项目包含Mistral AI官方示例和第三方工具集成,为开发者提供了全面的LLM应用开发资源。
streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架
AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架,使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题,无需额外微调。在多轮对话等流式应用中,StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用,为语言模型的实际应用开辟了新途径。
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。
mistral-inference - 高效部署和使用Mistral模型的实用指南
AI模型GithubMistral Inference代码安装使用指南开源项目模型下载
该项目提供了简洁高效的代码库,支持Mistral 7B、8x7B和8x22B模型的部署和运行。通过命令行界面和Python接口,可以方便地下载、安装和测试模型,并与其互动。项目包含详细的使用示例和多GPU环境的部署指南,为开发者和研究人员提供了可靠的支持。
360zhinao - 支持超长上下文的开源大语言模型
360智脑Github大语言模型开源模型开源项目自然语言处理长上下文
360Zhinao是一系列开源大语言模型,包括基础模型和聊天模型。该项目利用3.4万亿高质量语料训练,在多项基准测试中表现优异。其聊天模型支持4K、32K和360K三种上下文长度,其中360K(约50万中文字符)为开源中文模型最长。此外,360Zhinao还发布了搜索和重排模型,在C-MTEB排行榜上表现出色。该项目持续更新,不断推进大语言模型技术发展。
LongNet - 扩展Transformer到10亿标记的创新变体
Dilated AttentionGithubLongNetTransformer开源项目机器学习长序列建模
LongNet是一个创新的Transformer变体,通过膨胀注意力机制扩展序列长度至超过10亿标记,同时保持对较短序列的高性能。该模型具有线性计算复杂度,适用于极长序列的分布式训练,并且其膨胀注意力可以无缝替代标准注意力。实验结果证明,LongNet在长序列建模和一般语言任务上表现出色,为处理整个语料库或互联网序列开辟了新路径。
Baichuan-13B - 包含130亿参数和出色Benchmark性能的大规模开源语言模型
Baichuan-13BGithub对齐模型开源模型开源项目百川智能量化版本
Baichuan-13B是一个包含130亿参数的开源模型,支持中英双语,并在多项Benchmark测试中表现优异。它具有更大的参数量和数据规模,更高效的推理能力,且完全免费商业使用。通过简单的代码即可部署,量化版本大大降低了部署门槛,广泛适用于学术研究和商业应用。
EasyContext - 优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目
EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
EasyContext 是一个开源项目,致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术,实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求,EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性,并提供简洁的实现代码和评估结果,为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。
Yi - Yi系列打造领先的开源双语大语言模型
01.AIGithubYi双语大语言模型开源开源项目
Yi项目旨在开发新一代开源双语大语言模型。基于3T多语言语料训练,Yi系列模型在语言理解、常识推理和阅读理解等方面表现优异。Yi-34B-Chat模型在AlpacaEval排行榜上位居第二,仅次于GPT-4 Turbo。Yi基于Transformer和Llama架构,通过独特的训练数据、流程和基础设施实现了卓越性能。
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