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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。

ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具,兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务,数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域,并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
Qwen2-7B-Instruct-bnb-4bit - 通过Unsloth实现Mistral与Gemma的高效内存优化与快速微调
GithubGoogle ColabHuggingfaceUnsloth内存优化学习笔记本开源项目模型模型微调
Unsloth工具支持Mistral、Gemma、Llama等模型在Google Colab上实现最高5倍的微调速度,同时将内存使用减少至原来70%以下。只需上传数据集并选择“运行所有”,即可获得优化后的模型,支持导出到GGUF、vLLM,或者上传至Hugging Face。这一方案提升了复杂模型的训练效率,并为开发人员提供了便捷的实验平台。多个开源笔记本和适用广泛的Colab文件降低技术门槛,非常适合初学者使用,即便是参数量大的CodeLlama模型也能受益。
mistral-7b-bnb-4bit - 更高效的模型微调与内存优化技术
GithubHuggingfaceMistral 7bUnsloth内存优化开源项目快速微调模型量化模型
Unsloth技术助力Mistral 7b在内存减少70%的同时实现5倍微调速度提升。项目提供多个适合初学者的Google Colab笔记,只需添加数据集并运行,便可生成更快的微调模型,支持导出到GGUF、vLLM或上传Hugging Face。此方案有效优化了Gemma 7b、Mistral 7b、Llama-2 7b等模型的性能和内存使用,提升模型微调效率。
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现,旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程,展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能,并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0,改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能,提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
micrograd - 轻量级自动梯度引擎实现神经网络核心训练
Githubmicrograd反向传播开源项目机器学习神经网络自动梯度
micrograd是一个轻量级自动梯度引擎,实现反向传播算法,为神经网络训练提供核心功能。项目基于karpathy/micrograd,并针对LLM101n模块进行了优化。包含自动梯度引擎、简单神经网络和训练循环,致力于提供直观的神经网络训练可视化。后续将开发交互式Web演示,支持实时数据点调整和网络响应观察。
Whisper-Finetune - 语音识别模型的高效微调与加速
GithubWhisper中文识别加速推理开源项目模型微调语音识别
Whisper-Finetune项目致力于优化OpenAI的Whisper语音识别模型。该项目采用Lora技术进行微调,支持多种数据类型的训练,并通过CTranslate2和GGML实现加速推理。此外,项目提供了跨平台应用和服务器部署方案,为语音识别应用开发提供了全面支持。
speculative-decoding - 推测解码技术,优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现,旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略,包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时,项目致力于优化批处理推测解码,以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果,并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。
LightGBM - 高效梯度提升框架 支持大规模数据并行学习
GithubLightGBM决策树开源项目数据分析机器学习梯度提升
LightGBM是一个高效的梯度提升框架,采用树形学习算法。它具有训练速度快、内存消耗低、准确性高的特点,支持并行、分布式和GPU学习,可处理大规模数据。这个开源项目在机器学习竞赛中应用广泛,在公开数据集上的表现优于多个现有框架。LightGBM为用户提供了详细文档和丰富示例,适用于多种机器学习任务。
Groma - 多模态大语言模型Groma的视觉定位技术
GithubGroma区域理解多模态大语言模型开源项目视觉上下文视觉标记
Groma是一款多模态大语言模型,具有出色的区域理解和视觉定位功能,能够处理用户定义的区域输入并生成基于视觉内容的长文本回答。Groma采用独特的视觉标记和外部模块进行定位,在多模态引用表达理解基准方面表现优秀,并提供详细的安装、数据准备和训练指南,方便用户进行自定义训练。
fastRAG - 检索增强生成模型的构建与应用探索
ColBERTGithubHaystackLLMONNX RuntimefastRAG开源项目
fastRAG是一个专为构建和优化检索增强生成模型的研究框架,集成了最先进的LLM和信息检索技术。它为研究人员和开发人员提供了一整套工具,支持在Intel硬件上进行优化,并兼容Haystack自定义组件。其主要特点包括对多模态和聊天演示的支持、优化的嵌入模型和索引修改功能,以及与Haystack v2+的兼容性。
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