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Jamba

支持多层次深度学习的PyTorch语言模型

Jamba是一个基于PyTorch的混合语言模型,结合了Transformer和Mamba架构。通过简单的pip命令(`pip install jamba`),用户可以迅速安装并使用该模型。Jamba支持多种深度学习配置,包括输入数据维度、模型层数、唯一标记数、隐藏状态维度、卷积层维度、注意力头数量和专家网络配置,适用于各种自然语言处理任务。

MambaVision-T-1K - 提高视觉模型长距离空间依赖的处理能力
GithubHuggingfaceMambaVision变换器图像分类开源项目模型特征提取计算机视觉
MambaVision是一个混合视觉模型,将Mamba与Transformer的优点结合,重新设计后的Mamba通过引入自注意力机制有效捕获长距离空间依赖。该模型在Top-1准确率和吞吐量上表现突出,创造了新的性能标准。用户可以通过简单的安装和代码导入来使用其图像分类和特征提取功能,满足多样化的应用需求,同时提供阶段性和平均池化特征输出。
MambaVision - 高效且灵活的视觉骨干网络,适用于各种分辨率的图像处理
GithubHugging FaceMambaVision图像分类开源项目深度学习计算机视觉
MambaVision采用混合Mamba-Transformer架构,结合自注意力和混合块,实现了卓越的图像分类和特征提取效果。其创新的对称路径设计提升了全局上下文的建模能力,并提供多种预训练模型。MambaVision支持多种分辨率图像处理,适用于分类、检测和分割等任务。最新模型支持Hugging Face和pip包,详细信息见[官网](https://huggingface.co/collections/nvidia/mambavision-66943871a6b36c9e78b327d3)。
VMamba - 高效的线性时间复杂度视觉骨干网络
GithubVMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
VMamba是一种创新的视觉骨干网络,将Mamba状态空间语言模型应用于计算机视觉。其核心是视觉状态空间块堆栈,结合2D选择性扫描模块,实现线性时间复杂度。VMamba在图像分类、目标检测和语义分割等多项视觉任务中表现出色,特别是在输入尺度扩展效率方面优于现有模型。项目提供多种规模的预训练模型,适用于各类视觉感知任务。
PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型
GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析
该项目提出了一种名为PointMamba的模型,它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验,应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法,在有效减少计算成本的同时,提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记,并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明,PointMamba在多个数据集上的表现优异,显著降低了GPU内存使用和计算量,为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。
mamba-130m-hf - 轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案
GithubHuggingfaceMambaPEFT微调transformers开源项目模型模型部署生成模型
mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型,专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容,支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构,mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成,也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。
Awesome-Mamba-Collection - Mamba模型在多领域应用的综合资源集
GithubMamba人工智能开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Mamba-Collection项目汇集了Mamba相关的论文、教程和视频资源。涵盖Mamba在视觉、语言、多模态等领域的应用,以及理论分析和架构改进。为研究者和开发者提供全面的Mamba参考资料,促进知识共享和社区协作。适合各级别人士学习Mamba技术。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估
GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练
项目由日本国家信息学研究所研发中心开发,提供支持多种编程语言的大型语言模型,如C、Python、Java。采用Transformer架构,模型经过大规模数据集的预训练与优化微调,适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法,以及多样化的数据集和评估方案,适用于中文、英文、日文等语言。
mamba-chat - 基于状态空间模型架构的创新聊天AI
GithubMamba-Chat开源项目微调状态空间模型聊天语言模型
Mamba-Chat是一个基于状态空间模型架构的聊天语言模型,区别于传统的Transformer架构。该项目提供模型训练和微调代码,采用修改后的Huggingface Trainer类。Mamba-Chat以Mamba-2.8B为基础,在ultrachat_200k数据集的部分样本上进行了微调。项目支持通过命令行或Gradio应用与模型交互,并提供进一步微调的指南。Mamba-Chat为自然语言处理领域引入了新思路,展示了非Transformer架构在对话系统中的应用潜力。
falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型,采用Mamba架构,专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀,能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集,实现了对长距离依赖的有效处理,是自然语言处理的高效工具。
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