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Recurrent-LLM

RecurrentGPT 模拟 LSTM 实现无长度限制文本生成

Recurrent-LLMRecurrentGPTAI As ContentsTransformer长短时记忆Github开源项目

RecurrentGPT 模拟 LSTM 的长短时记忆机制，解决了 GPT 生成文本长度受限的问题。每次生成时段文本并更新记忆，便于用户观测和修改。这提高了文本生成的可解释性和互动性，并展示了其在互动小说和个性化内容创作中的潜力。RecurrentGPT 运用了认知科学和深度学习的流行设计概念，推动了下一代计算机辅助写作系统的发展。

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介绍相关项目
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测，利用其强大功能处理时序数据，并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型，框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节，访问我们的详细介绍及相关资源。
LongWriter - 将长文本生成推向新高度 超越传统模型局限
GithubLongWriter人工智能开源项目自然语言处理语言模型长文本生成
LongWriter项目旨在突破大语言模型长文本生成的限制。该模型可生成超10,000字的连贯长文,并开源了自动化超长输出数据构建流水线AgentWrite。项目在长文本生成质量和长度上均有显著进展,为长篇内容生成应用开辟新途径。
AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型
AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模
AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型，能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示，实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本，前者实现了四种模态的对齐，后者基于AnyInstruct数据集训练，支持灵活的多模态交互。
GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型
GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理
该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。
InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法
GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理
InfLLM是一种新型无训练记忆方法，可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算，InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时，提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下，InfLLM仍表现优越，无需连续训练即可超越许多基线模型。
llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析
BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型
本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。
textgen - 文本生成库实现多种模型，支持大模型微调和推理
ChatGLMGithubLLaMALoRA开源项目文本生成模型训练
TextGen实现了LLaMA、ChatGLM、GPT2等多种文本生成模型。该开源库支持大模型LoRA微调训练和高效推理,还包含UDA、Seq2Seq等经典生成模型。TextGen提供多个预训练模型,可用于对话生成、文本扩增、翻译等任务。项目开箱即用,便于研究人员和开发者快速构建文本生成应用。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。
recurrent-memory-transformer - 记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力
GithubHugging FaceRecurrent Memory Transformer开源项目机器学习模型自然语言处理长文本处理
Recurrent Memory Transformer (RMT)是为Hugging Face模型设计的记忆增强型循环Transformer。通过在输入序列中添加特殊记忆标记，RMT实现了高效的记忆机制，能够处理长达1M及以上的token序列。项目提供RMT实现代码、训练示例和评估工具，在BABILong等长文本基准测试中表现优异，为研究长序列处理提供了有力支持。
dreamGPT - 利用大语言模型的幻觉生成创新灵感
GithubLLMsOpenAI APIPoetryPythondreamGPT开源项目
dreamGPT基于大语言模型（LLM）的幻觉特性，通过发散思维生成创新想法。它与其他专注于具体问题的GPT解决方案不同，旨在探索尽可能多的可能性。使用dreamGPT需要安装Python 3.10+和Poetry，通过克隆GitHub上的dreamGPT仓库并配置环境变量，然后运行脚本生成新想法。用户还可以提供引导主题来定制生成过程。
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