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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。

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awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
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LLMLingua系列是一套创新的提示词压缩工具，可将提示词压缩至原长度的5%，同时保持大语言模型性能。通过小型语言模型识别并移除非必要标记，该技术有效解决长文本处理和上下文遗忘等问题，大幅降低API使用成本并提高推理效率。LLMLingua系列包含三个版本，适用于检索增强生成、在线会议和代码处理等多种场景。
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InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型，以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务，提供代码开放与商用使用许可，便于研究与开发者的灵活使用与集成。
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EasyEdit提供全面的大型语言模型知识编辑工具，支持各种知识操作。最新版本引入多种模型编辑技术及详细教程，适合不同场景的知识编辑需求。更多信息，访问GitHub或Hugging Face平台。
internlm2_5-7b-chat - 卓越推理能力与百万字超长上下文的开源大模型
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新版本显著提升了上下文处理能力，并通过64K上下文微调和精细指令模板，输出更连贯和富有创意。新版本成功消除了幻觉问题，增强了对提示的准确理解，并在角色扮演数据集上进行了微调，适用于角色扮演和图像提示生成。用户可体验类似Character.ai的效果，并通过反馈机制推动进一步优化。
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