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grokfast

放大低频梯度加速模型泛化

Grokfast是一种创新的机器学习优化方法,通过放大参数梯度的低频成分来加速模型泛化。该方法可将原本需数万次迭代的泛化过程缩短50倍以上,仅需添加几行代码即可实现。Grokfast适用于图像、语言和图形等多种任务,为研究突然泛化现象提供了实用工具。项目开源了代码实现,并提供了详细的使用说明和实验复现指南。

OpenGraph - 图神经网络零样本学习的突破性研究
GithubOpenGraph图生成图神经网络大语言模型开源项目零样本学习
OpenGraph是一个创新的图基础模型,通过从大语言模型中提取零样本图泛化能力,解决了图神经网络领域的关键技术挑战。该模型引入了统一图标记器、可扩展图transformer和基于大语言模型的数据增强机制,在多种场景下展现出优异的零样本图学习性能。这项研究为图神经网络的泛化能力提升和应用场景拓展开辟了新方向。
AutoGroq - 动态生成AI团队,包括专家生成、自然对话、代码片段提取等功能
AI助手AutoGroqGithub代码片段提取动态代理生成开源项目自然语言处理
AutoGroq根据用户需求动态生成AI团队,优化工作流程和项目管理。无需手动配置,即可实现专家生成、自然对话、代码片段提取等功能,并支持多种LLM整合。该工具已被近8000名开发者采用。
GPBoost - 融合树提升与高斯过程的先进机器学习库
GPBoostGithub开源项目机器学习树提升混合效应模型高斯过程
GPBoost是一个创新机器学习库,融合树提升、高斯过程和分组随机效应模型。它支持独立应用树提升、高斯过程和广义线性混合效应模型,主要用C++编写,提供C接口及Python和R包。GPBoost算法结合树提升和潜在高斯模型优势,提高预测函数学习效率,优化高基数分类变量处理,并适用于空间或时空数据建模。这使其成为非线性建模和复杂依赖结构分析的理想工具。
DeepSpeed - 一个深度学习优化库,专为大规模模型训练和推理设计
DeepSpeedGithub分布式训练大规模模型训练开源项目模型压缩模型推理
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。
glake - 优化GPU内存与IO传输
AI训练GLakeGPU内存GithubIO传输优化开源项目
GLake优化了GPU内存管理和IO传输,解决了AI大模型训练和推理中的内存和传输瓶颈。通过GPU虚拟和物理内存管理及多GPU、多路径和多任务优化,提高了硬件资源利用率,最高可将训练吞吐量提高4倍,推理内存降低3倍,IO传输加速3至12倍。GLake易于集成,无需代码修改,且提供内存优化、多路径IO传输提升、和数据去重等功能,为AI训练与推理提供高效、安全的解决方案。
Groq2API - 多平台支持的开源AI模型API
GithubGroq2API使用方法可选参数安装开源项目部署
Groq2API是一款开源工具,支持在多个平台上快速部署AI模型,包括Vercel、Koyeb、Render和Railway。用户可以选择不同的模型名称(如gemma-7b-it、mixtral-8x7b-32768、llama2-70b-4096),支持流式输出和自定义消息角色,通过简单API调用实现复杂的生成任务。该工具简化了AI模型的部署和使用流程。
grobid - 基于机器学习的高效文献数据解析工具
Deep LearningGROBIDGithubPDF处理开源项目机器学习科学文献
GROBID 是一个将PDF等原始文档转换为结构化XML/TEI编码文档的机器学习库,专为技术和科学出版物设计。功能包括文献标题和参考文献的提取、全文结构化以及PDF坐标解析等。提供丰富的Web服务API、Docker镜像和批处理能力,适用于高效大规模的文献处理,适合生产环境。其深度学习模型显著提升解析精度,并已被众多科研机构和平台采用,支持Linux和macOS操作系统。
gemma-2-9b-bnb-4bit - 开源工具加速大型语言模型微调并降低内存占用
ColabGithubHuggingfaceUnsloth大语言模型开源项目微调性能优化模型
这是一个用于优化大型语言模型微调过程的开源项目。它兼容Gemma、Llama 3和Mistral等多种主流模型,可以将微调速度提高2-5倍,同时将内存使用量减少70%。项目提供了面向初学者的Colab笔记本,使用者只需添加数据集并运行即可完成高效微调。此外,该工具还支持将模型导出为GGUF格式或直接上传至Hugging Face平台。
gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型
Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型
本页面详细介绍了生成代表性指令微调(GRIT)技术,该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试(MTEB)中树立了新标杆,并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳,同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练,无性能损失,并提高了检索增强生成(RAG)的速度超过60%。代码和模型均已免费开放,欢迎社区贡献和使用。
FinGPT - 开源金融大模型FinGPT,快速适应市场变化
FinGPTGithub开源项目情感分析指令调优数据集金融大语言模型
FinGPT项目提供开源金融大语言模型,重点解决金融行业的高训练成本和频繁更新需求。利用RLHF技术,实现了金融数据的快速更新和轻量级适配,并降低微调费用。FinGPT-Forecaster和多任务情感分析模型的性能超过GPT-4,展现出在金融预测和情感分析方面的强大能力。开源平台和丰富的数据集使开发者能够轻松再现和应用这些先进模型。
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