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Transformer模型硬件实现研究进展

本项目汇集了Transformer模型硬件实现的研究资料,包括BERT及其优化方案。内容涵盖算法-硬件协同设计、神经网络加速器、量化和剪枝等技术。项目提供了详细的论文列表,涉及FPGA实现、功耗优化等多个领域,全面展示了Transformer硬件加速的最新研究进展。

BitNet - 高效压缩大型语言模型的1比特变压器实现
1比特变换器BitNetGithubPyTorch实现大语言模型开源项目模型压缩
BitNet是一种创新的1比特变压器实现,通过BitLinear层替换标准线性投影,实现大型语言模型的高效压缩。该项目提供PyTorch实现,包含BitLinear、BitNetTransformer和BitAttention等核心组件,支持推理和Hugging Face模型集成。BitNet还探索了视觉任务应用,展现了多模态领域的潜力。项目包括训练脚本、性能基准测试和CUDA优化,为研究人员和开发者提供了全面的工具集。
Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程
GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理
该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。
ML-Papers-Explained - 机器学习论文关键概念解析与发展历程
GPTGithubTransformer开源项目深度学习自然语言处理语言模型
ML-Papers-Explained项目提供机器学习领域重要论文的详细解释。涵盖Transformer到GPT-4等多个里程碑语言模型,剖析论文核心思想、创新点和应用。项目帮助理解技术概念,展示机器学习发展历程,是跟踪AI进展的重要资源。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API,支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强,支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练,旨在提高预训练效率。
chinese-bert-wwm-ext - 全词掩码中文BERT模型加速自然语言处理
BERTGithubHuggingface中文处理全词掩码开源项目模型自然语言处理预训练模型
chinese-bert-wwm-ext是一个开源的全词掩码中文BERT预训练模型,致力于提高中文自然语言处理效率。该模型由哈工大讯飞联合实验室开发,通过全词掩码技术增强了对中文语境的理解。项目开放了预训练模型和相关资源,可应用于文本分类、情感分析、问答系统等多种中文NLP任务。研究人员可基于此模型进行定制化微调,以满足特定领域的应用需求。
bert_uncased_L-12_H-512_A-8 - 小型BERT模型适用于有限计算资源的高效预训练
BERTGithubHuggingface开源项目模型知识蒸馏紧凑模型计算资源预训练
该项目介绍了24种面向资源受限环境的小型BERT模型,支持低计算资源研究。模型遵循BERT标准架构,并在知识蒸馏中表现优异,可通过官方GitHub和HuggingFace平台获取,助力资源有限下的研究创新。
Transformers.jl - Transformer模型的Julia实现,兼容Flux.jl
BertFlux.jlGithubJuliaTransformers.jl开源项目预训练模型
Transformers.jl提供Transformer模型在Julia中的实现,兼容Flux.jl库。使用预训练的Bert模型进行文本处理,项目包含安装步骤和使用实例。当前版本与0.1.x版本有显著区别,建议更新或继续使用旧版本。更多信息和示例请参阅文档或在GitHub提交Issue。
mint - 从零构建Transformer模型的详细教程和实现
BERTGithubHuggingFaceMinTPyTorchTransformer开源项目
该项目提供了一系列循序渐进的教程,指导从零开始构建常见的Transformer模型,如BERT、GPT、GPT2、BART和T5。教程不仅讲解基本架构的实现,还包括预训练和微调示例,并提供小型PyTorch库以便额外使用。项目依赖HuggingFace的tokenizers库进行子词标记,适用于不同规模数据集的训练需求,还涵盖了多工作节点的分布式训练示例,非常适合希望深入了解Transformer模型原理和应用的学习者。
Awesome-Quantization-Papers - 深度学习模型量化研究论文综合列表
GithubTransformer低比特量化开源项目模型量化深度学习神经网络
Awesome-Quantization-Papers是一个全面的深度学习模型量化研究论文列表,涵盖AI会议、期刊和arXiv上的最新成果。项目根据模型结构和应用场景进行分类,重点关注Transformer和CNN在视觉、语言处理等领域的量化方法。通过定期更新,为研究人员提供模型量化领域的最新进展。
FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎 高性能支持
CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化
FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载,同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理,并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer,该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员,能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队,这是一个值得考虑的开源选择。
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