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探索语言模型优化与参数缩放的最新进展

Switch Transformers采用专家混合(MoE)模型架构,针对掩码语言模型(MLM)任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层,提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练,表现出优于T5的微调效果,并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速,适合需要高效语言模型的应用。

m2 - 子二次GEMM架构Monarch Mixer实现高效语言模型
GithubM2-BERTMonarch Mixer人工智能开源项目机器学习自然语言处理
Monarch Mixer是一种创新的子二次GEMM架构,用于训练序列长度和模型维度均为子二次的语言模型。该架构使用Monarch矩阵层替代Transformer中的注意力和MLP操作,提高了计算效率。基于此架构的M2-BERT模型在减少25%参数和计算量的同时,在GLUE基准测试中达到了与BERT相当的性能。项目开源了预训练模型权重以及预训练和微调代码,方便研究者进行further研究。
Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
SwissArmyTransformer - 瑞士军刀式Transformer库,用于多样化模型的开发与优化
BERTDeepSpeedGLMGithubTransformersat开源项目
SwissArmyTransformer是一个灵活且强大的库,用于开发和优化各种Transformer变体模型,如BERT、GPT、T5等。该库通过轻量级混合组件支持多种用途,并结合DeepSpeed-ZeRO和模型并行技术,提供了大规模模型预训练和微调的最佳实践。只需几行代码即可实现前缀调优和缓存自动回归模型,适用于大规模分布式训练和高效推理。
multilingual-e5-base - 多语言句子嵌入模型支持百种语言的自然语言处理
GithubHuggingfaceMTEB句子相似度句子转换器多语言开源项目机器学习模型
multilingual-e5-base模型支持100多种语言的句子嵌入。该模型在文本分类、检索、聚类等多项自然语言处理任务中表现优异。在亚马逊评论分类、句子相似度计算和双语文本挖掘等应用中,multilingual-e5-base都展现出了卓越的性能,充分体现了其在多语言和跨语言场景下的实用价值。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库,旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构,提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构,支持多种应用,如语言、视觉和多模态任务,用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 - 多语言稀疏混合专家大规模语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x7B人工智能大语言模型开源项目模型稀疏专家混合自然语言处理
Mixtral-8x7B是一个预训练生成式稀疏混合专家大语言模型,在多数基准测试中超越Llama 2 70B。支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言,采用Apache-2.0许可。模型基于Mixtral-8x7B-v0.1,可通过transformers或vLLM进行推理,并支持半精度、8位和4位量化以优化内存使用。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
other - 高性能开源自然语言处理框架
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
Transformers是一个开源的自然语言处理框架,提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务,适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活,可处理多语言文本,支持迁移学习。Transformers定期更新,紧跟NLP领域最新进展,为用户提供丰富的API和优化的性能。
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