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TextPruner

使用低成本且无需训练的方法优化预训练语言模型

TextPruner提供低成本且无需训练的方法来优化预训练语言模型,通过减少模型尺寸加快推理速度。兼容多种NLU模型,提供用户友好的接口,支持词汇、Transformer和流水线剪枝。用户可以方便地根据需求自定义配置。详细文档和实验结果支持,帮助用户快速上手并验证性能提升。适用于Python 3.7及以上版本,依赖torch和transformers库。

EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包,支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包,基于PyTorch架构,支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术,支持大规模预训练模型的部署,并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型,与阿里云PAI平台无缝集成,提供统一的模型训练和部署框架,广泛应用于多个业务场景。
ChatLM-mini-Chinese - 小参数中文对话模型,支持低显存预训练,优化SFT和DPO性能
ChatLM-Chinese-0.2BGithubHuggingfaceRLHF优化SFT微调开源项目预训练
ChatLM-mini-Chinese是一个小参数中文生成式语言模型项目。模型参数为0.2B,最低4GB显存即可实现预训练,512MB显存可进行推理。项目公开预训练和优化数据集,包括SFT微调和DPO偏好优化,支持多种下游任务。基于Huggingface NLP框架,自实现trainer,支持单机单卡及多卡训练,并可断点续训。此项目优化了内存和显存的使用,为硬件资源不足的用户提供了一种高效的中文对话解决方案。
text2text - 跨语言文本处理的综合工具包
GithubText2Text开源项目文本生成自然语言处理语言翻译跨语言模型
提供跨语言文本生成、翻译、嵌入和问答等功能的NLP工具包,支持百种语言。可在Google Colab平台免费运行,适用学术研究、企业应用和个性化开发。通过示例和快速入门指南,用户能快速掌握强大的多语言模型,高效处理文本。
albert-large-v2 - 高效低内存占用的英语语言预训练模型
ALBERTGithubHuggingface开源项目掩码语言建模模型自监督学习语言模型预训练模型
ALBERT预训练模型采用英语,具有层权重共享特性,减少内存占用同时提升效率。其自监督语言学习通过掩码语言建模和句子顺序预测实现,适合用于序列和标记分类等任务。第二版模型采用更多训练数据和优化,性能优于初版。模型包含24层、128维嵌入、1024隐藏层及16个注意力头,适合掩码语言建模或句子预测,并需通过微调匹配特定任务需求。
SPViT - 单路径自注意力剪枝,提升ViT模型效率的新方法
GithubSPViT卷积层开源项目模型剪枝自注意力机制视觉Transformer
SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法,将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层,形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本,在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明,SPViT在多个基准测试中表现良好,为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。
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。
opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型
OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。
ltp - 中文自然语言处理平台,多任务和高效推理支持
GithubLTP中文自然语言处理分词开源项目深度学习模型预训练模型
LTP(Language Technology Platform)提供中文分词、词性标注、句法分析和命名实体识别等自然语言处理功能。通过多任务框架和共享预训练模型进行优化,显著提升性能。LTP支持快速的感知机算法推理和高精度的深度学习分析,并在Huggingface Hub上提供预训练模型下载。最新版LTP v4.2.0优化了结构,并支持用户自定义模型训练和上传,提高了灵活性和实用性。
pytorch-openai-transformer-lm - 基于PyTorch的OpenAI Transformer语言模型实现
GithubOpenAIPyTorchTransformer Language Model开源项目模型预训练
该项目实现了OpenAI Transformer语言模型在PyTorch中的复现,提供了预训练权重加载脚本及模型类。采用固定权重衰减和调度学习率优化模型,支持对ROCStories Cloze任务进行微调,效果接近原始TensorFlow实现。适用于深度学习研究和语言模型的生成与分类任务。
model - 高效文本生成的突破:快速模型训练与推理
Apache许可证GithubHuggingfaceLLAMAUnsloth开源项目文本生成推理模型模型训练
该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库显著加速了训练过程,实现了高效文本生成。由keivenlombo开发,基于Apache-2.0许可,此模型为大规模语言模型的实施提供了一种便捷且准确的解决方案。
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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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