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大规模语言模型研究与进展更新

bigscience Megatron-DeepSpeed large language models GPT2 训练 Github 开源项目

BigScience项目专注于大规模语言模型的研究与训练，包含丰富的实验、数据集信息和训练进展。用户可以访问详细文档和实时日志，了解当前模型表现及关键发现。项目涵盖从基础GPT-2模型到不同规模与架构的大型模型，并提供详尽的操作流程及讨论记录。

Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练

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Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。

Megatron-LM - 优化GPU训练技术加速大规模Transformer模型

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Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

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gpt-neox - 大规模语言模型训练库，支持多系统和硬件环境

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GPT-NeoX是EleutherAI开发的库，专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron，并结合了DeepSpeed技术，提供前沿的架构创新和优化，支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室，支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术，以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。

Awesome-Scientific-Language-Models - 科学领域预训练语言模型资源汇总

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Awesome-Scientific-Language-Models是一个涵盖多个科学领域预训练语言模型的资源列表。该项目收录了数学、物理、化学等领域的模型，包括不同参数规模和多种模态。资源列表持续更新，为科研人员提供丰富的语言模型参考和应用案例。

DeepSpeed - 一个深度学习优化库，专为大规模模型训练和推理设计

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DeepSpeed 是一个深度学习优化软件套件，专为大规模模型训练和推理设计，能显著优化系统性能和降低成本。它支持亿级至万亿级参数的高效管理，兼容各种计算环境，从资源受限的GPU系统到庞大的GPU集群。此外，DeepSpeed 在模型压缩和推理领域亦取得创新成就，提供极低的延迟和极高的处理速率。

ScienceQA - 多模态推理与思维链技术在科学问题回答中的创新应用

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ScienceQA项目结合多模态推理和思维链技术，开发了一个包含图像和文本的大规模科学问题数据集。通过利用GPT等先进语言模型，该项目在科学问题回答任务中实现了高达96%的准确率。ScienceQA已被多家机构采用，并在多个顶级学术会议上展示，展现了其在科学教育和人工智能领域的应用潜力。

OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述

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自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。

min-max-gpt - 为大规模GPT模型训练优化的开源框架

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min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术，并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型，展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。

galactica-1.3b - 基于Transformer的科学应用语言模型探索

GALACTICAGithubHuggingfaceTransformer架构开源项目模型模型训练科学任务语言模型

GALACTICA是针对科学任务的Transformer框架模型，支持引文预测、科学问答等。主要供研究者与开发者使用，提供优秀的科学工具制作基础，但需注意潜在幻觉与偏见。

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