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EasyContext

优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目

EasyContext长上下文模型语言模型注意力机制训练技巧Github开源项目

EasyContext 是一个开源项目，致力于优化语言模型的上下文长度至 100 万个标记。项目结合序列并行、Deepspeed zero3 卸载和 Flash attention 等技术，实现了对 Llama2-7B 和 Llama2-13B 模型的全参数微调。通过最小化硬件需求，EasyContext 展示了长上下文扩展的可行性，并提供简洁的实现代码和评估结果，为自然语言处理研究和开发提供了有价值的资源。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface论文论文
介绍相关项目
Selective_Context - 高效压缩上下文技术实现大语言模型处理能力倍增
GithubLLMNLP任务Selective Context上下文压缩开源项目效率提升
Selective Context是一种创新上下文压缩技术，能使大语言模型处理内容量提升一倍。该技术利用基础语言模型计算词句自信息，评估信息量，实现长文档和长对话的高效处理。项目提供完整代码实现、数据集和多项实验评估，已获EMNLP 2023会议认可。此上下文压缩技术适用于需要处理大量文本数据的场景，如智能客服、文档分析等。用户可通过pip安装，便捷集成到现有大语言模型项目中，显著提升处理效率。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
LongLM - 通过Self-Extend方法扩展大语言模型的上下文窗口
FlashAttentionGithubLLMLlama-3SelfExtendtransformers开源项目
LongLM项目介绍了Self-Extend方法，通过不需要调优的方式扩展大语言模型（LLM）的上下文窗口，利用其内在能力处理长上下文。此方法获得了Google I/O和ICML 2024的关注，并支持多种模型如Llama-3、Gemma和Qwen1.5。项目说明了如何安装和运行Self-Extend，并提供组选参数的指导原则及实验结果，以帮助用户应用这一技术。
EasyLM - 简化的大规模语言模型训练与部署
EasyLMGPT-JGithubJAXLLaMATPU开源项目
EasyLM提供了一站式解决方案，用于在JAX/Flax中预训练、微调、评估和部署大规模语言模型。通过JAX的pjit功能，可以扩展到数百个TPU/GPU加速器。基于Hugginface的transformers和datasets，EasyLM代码库易于使用和定制。支持Google Cloud TPU Pods上的多TPU/GPU和多主机训练，兼容LLaMA系列模型。推荐加入非官方的Discord社区，了解更多关于Koala聊天机器人和OpenLLaMA的详细信息及安装指南。
ChunkLlama - 双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展
ChunkLlamaGithub大语言模型开源项目无需训练注意力机制长上下文
ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术，无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容，支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明，应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文，并在长文本任务中表现出色。
Easy-Translate - 高效多语言文本翻译工具支持多种模型
Easy-TranslateGithub多语言翻译大规模语言模型开源项目机器翻译自然语言处理
Easy-Translate是一款适合各级用户的文本翻译工具，支持M2M100、NLLB200和SeamlessM4T等多种翻译模型。该工具可在不同硬件环境下运行，具备自动调整批处理大小、多种解码策略和加载大型模型等功能。此外，Easy-Translate还提供了翻译质量评估功能，可计算多种评估指标。
EasyNLP - 综合性易用的NLP工具包，支持大规模预训练模型
EasyNLPGithubNLP工具包分布式训练多模态预训练模型开源项目知识蒸馏
EasyNLP是一个由阿里巴巴发布的自然语言处理工具包，基于PyTorch架构，支持分布式训练和多种NLP算法。它结合知识蒸馏和少样本学习技术，支持大规模预训练模型的部署，并支持CLIP和DALLE等多模态预训练模型，与阿里云PAI平台无缝集成，提供统一的模型训练和部署框架，广泛应用于多个业务场景。
prompt-in-context-learning - EgoAlpha实验室的大语言模型舆论引导深度指南
Artificial General IntelligenceEgoAlphaGithubIn-Context LearningLLMsPrompt Engineering开源项目
EgoAlpha实验室开源工程指南提供大语言模型的Prompt-in-context学习资源，包含最新论文、应用实例。随AI技术进步，掌握这些技术可提升个人和专业能力。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行，并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
contextualized-topic-models - 多语言支持的上下文话题模型工具，适用于零样本学习
BERTCombinedTMContextualized Topic ModelsGithubSBERTZeroShotTM开源项目
提供先进的上下文字话题模型工具，支持BERT等预训练语言模型，适用于多语言和零样本学习。CTM包含CombinedTM和ZeroShotTM两大主要模型，能适应不同任务需求。通过结合上下文嵌入和词袋模型，CTM能够生成更具连贯性的主题。项目还提供Kitty子模块用于人机交互文档分类，并附有详细教程和文档，帮助用户快速上手，提升话题建模效果。
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