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LongRoPE

扩展大语言模型上下文窗口至200万以上标记的方法

LongRoPE项目提出了一种将大语言模型(LLM)上下文窗口扩展至超过200万个标记的方法。通过利用位置嵌入中的非均匀性,项目实现了8倍的上下文窗口扩展,无需微调。采用逐步扩展策略从256k微调至2048k上下文,避免了对超长文本的直接微调。LongRoPE还调整了原始窗口长度内的嵌入,确保在各种任务中保持高效表现,适用于对话、问答、长文档摘要及少样本学习。

Yarn-Mistral-7b-128k - 基于Mistral-7B的128K长文本语言模型
GithubHuggingfaceYarn-Mistral人工智能大语言模型开源项目模型神经网络长上下文
这是一个基于Mistral-7B-v0.1的模型扩展,采用YaRN方法完成1500步长文本预训练,将上下文窗口扩展至128K tokens。模型在长短文本处理方面保持稳定表现,通过ARC-c、Hellaswag、MMLU和Truthful QA等基准测试验证,适用于长文本处理场景。
LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA
GPT模型GithubLLaMA ProMetaMath开源项目深度学习自然语言处理
LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进,显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1,后者在多个基准测试中表现优异,尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上,项目论文已被接收,展示出其学术和实用价值。同时,LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例,支持开发者高效开发。
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。
LoRA - 大型语言模型的低秩适配方法与参数节省
DeBERTaGLUEGPT-2GithubLoRARoBERTa开源项目
LoRA通过低秩分解矩阵实现大型语言模型的低秩适配,减少了训练参数数量,实现高效的任务切换和存储节省。它在GLUE基准测试中的表现与完全微调相当或更好,同时显著降低了参数需求。LoRA支持RoBERTa、DeBERTa和GPT-2等模型,并已集成到Hugging Face的PEFT库中,提供了便捷的适配解决方案。
GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
AI对话GLM-4Github多模态大语言模型开源项目长文本
GLM-4-9B系列是智谱AI推出的开源预训练模型,包括基础版、支持128K上下文的Chat版、1M长文本版及多模态版。该系列支持26种语言,在语义理解、数学计算、逻辑推理等多项评测中表现优异。GLM-4-9B-Chat具备网页浏览、代码执行等功能,GLM-4V-9B则增加了视觉理解能力。这些模型在多项基准测试中均超越了同规模竞品。
roberta-large-NER - XLM-RoBERTa大型模型用于多语言命名实体识别
GithubHuggingfaceXLM-RoBERTa人工智能命名实体识别多语言模型开源项目模型自然语言处理
XLM-RoBERTa-large模型基础上微调的多语言命名实体识别工具,支持100多种语言。在英语CoNLL-2003数据集上训练,可用于命名实体识别和词性标注等标记分类任务。该模型由Facebook AI研究团队开发,具有强大的跨语言能力,但存在潜在偏见和局限性。作为自然语言处理的重要工具,它为多语言文本分析提供了有力支持。
LLMSurvey - 大型语言模型(LLM)的论文和资源的汇总
GPT系列GithubLLMSurvey大型语言模型开源项目技术演进调优实验
LLMSurvey 汇总了大量关于大型语言模型(LLM)的论文和资源。介绍了从GPT到LLaMA系列的技术演变,分析了在指令调整实验中不同类型指令对LLM性能的影响,同时提供了针对初学者的中文书籍,以帮助理解该领域的基本框架和发展路线。
xlm-roberta-europarl-language-detection - 多语言环境下的高效语言检测模型
EuroparlGithubHuggingfacexlm-roberta-base开源项目模型精调模型训练超参数语言检测
此项目在Europarl数据集上细调xlm-roberta-base模型,取得了优异的语言检测性能。模型在不同语言环境下的识别能力接近完美。通过优化器和学习率策略,以及混合精度训练,提升了收敛速度和资源效率。适合作为多语言支持的解决方案,适用于自动翻译和内容分类,助力国际市场业务。
longchat-13b-16k - 开源模型longchat-13b-16k优化长文本对话能力
GithubHuggingfacelongchat-13b-16k开源开源项目模型研究自然语言处理
Longchat-13b-16k使用凝缩旋转嵌入技术进行优化,能有效处理长文本对话,由Dacheng Li等人开发,适用于语言处理及机器学习研究领域。用户可通过FastChat与LongChat加载,凭18K对话训练数据,适合研究者探索其对长对话的扩展潜力。LongEval评估资源和GitHub资料提供更多技术支持和信息。
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