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moirai-1.0-R-large

基于Transformer的通用多变量时序预测模型

Moirai-1.0-R-large是一个基于Masked Encoder的时序预测Transformer模型,通过LOTSA数据集预训练而成。模型采用补丁嵌入和Transformer架构设计,支持多变量时序数据处理和动态协变量预测。用户可通过uni2ts库实现模型部署,拥有3.11亿参数的模型规模使其成为Moirai系列中参数量最大的版本。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具
GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型
StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型,专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术,能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务,并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
simple-hierarchical-transformer - 分层Transformer模型探索多层次预测编码
GithubTransformer开源项目注意力机制深度学习神经网络自然语言处理
这个项目提出了一种在GPT模型中实现多层次预测编码的方法。它通过在Transformer中引入多层结构,结合局部注意力和全局信息传递。实验结果显示,该方法在维持性能的同时提升了效率。项目允许自定义层次结构、维度和注意力窗口大小,为研究人员提供了探索分层Transformer的实验工具。项目代码支持灵活配置,包括调整层次数量、模型维度和注意力窗口大小。这种设计使研究人员能够方便地进行不同参数的对比实验,有助于深入理解分层Transformer的性能特点。
BasicTS - 公平且标准的时间序列预测基准和工具包
BasicTSGithub基准测试工具包开源项目时间序列预测深度学习
BasicTS是一个开源的时间序列预测基准和工具包,支持空间-时间预测和长时间序列预测等任务。它提供统一标准的评估流程,实现对主流深度学习模型的公平对比。BasicTS还提供易用的接口,便于设计和评估新模型。该项目内置多个数据集和基线模型,支持多种计算设备,并有完善的日志系统。BasicTS致力于推动时间序列预测研究的发展。
OLMo-1B-hf - 结合开放性与多功能性提升语言模型科学
Dolma数据集GithubHuggingfaceOLMoTransformer开放语言模型开源项目模型语言模型
OLMo是一个由Allen Institute for AI开发的开源语言模型,支持Hugging Face Transformers格式和Dolma数据集,具有自回归Transformer架构,适合多种语言处理任务,涵盖完整训练代码和检查点。
PowerMoE-3b - 创新型AI模型提升文本生成精准度
GithubHuggingfacePowerMoE-3Btransformers开源项目文本生成模型稀疏组合专家
PowerMoE-3B是一种稀疏Mixture-of-Experts语言模型,优化于多任务文本生成精度。模型利用Power学习率调度器,每个token激活800M参数,在自然语言、多重选择、代码生成和数学推理任务上表现出色。适用于不同数据集的混合训练,提供高效的文本生成方案。
SmolLM-1.7B - 小型化设计与处理能力兼备的语言模型,适用于多个应用场景
Cosmo-CorpusGithubHuggingfaceSmolLMTransformer开源项目模型生成模型语言模型
SmolLM系列语言模型基于Cosmo-Corpus高质量数据集开发,提供135M、360M和1.7B参数选项,表现出色的常识推理和广泛知识评估能力。模型通过多类型内容数据集训练,支持8位和bfloat16位精度,可在CPU和多GPU环境中运行。需注意,内容生成的准确性和一致性可能受限,仅供辅助使用。可通过HuggingFace平台便捷部署。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型
GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型
Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发,支持多种数据集的下载和预处理,能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异,并支持分布式训练和预训练模型下载。
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