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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。

joeynmt - 简洁而清晰的NMT模型实现,促进教育和学习
GRUGithubJoey NMTPyTorchTransformer开源项目机器翻译
Joey NMT框架专为教育而设计,提供简明和清晰的代码库,帮助初学者理解RNN和Transformer等经典NMT架构。其主要特点包括模块化设计,便于修改组件及训练流程,保持代码可读性。支持多个注意力机制、不同的分词类型和多语种翻译,包含详细的文档和教程,适用于模型训练、测试和翻译的各个阶段。最新版本引入分布式数据并行和多项优化,兼容最新的Python和PyTorch版本。
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。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块,该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中,MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取,支持多种输入分辨率,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
cobra - 高效推理的多模态大语言模型扩展
CobraGithubMamba多模态大语言模型开源项目视觉语言模型高效推理
Cobra项目是一个基于Mamba架构的多模态大语言模型,旨在实现高效推理。该模型支持文本和图像输入,提供预训练权重、训练代码和推理脚本。Cobra在处理视觉语言任务时保持高性能,为研究人员和开发者提供了实用的工具。项目包括模型加载、图像处理和文本生成等功能,便于用户快速上手和应用。
open_llama_3b - 开源复现LLaMA架构的大型语言模型
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个开源项目,旨在复现LLaMA大型语言模型。它基于Apache 2.0许可,提供了7B和3B模型(1万亿标记训练)以及13B模型预览版(6000亿标记训练)。项目发布了PyTorch和JAX格式的预训练权重,并与原始LLaMA进行了性能对比。OpenLLaMA使用RedPajama数据集训练,整体性能与LLaMA和GPT-J相当,部分任务表现更佳。
LIMA-13b-hf - 基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究
GithubHuggingfaceLLaMA偏见评估大语言模型开源项目模型模型性能自然语言处理
LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。
pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现
GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理
pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程,为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目,研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理,并在此基础上进行进一步的实验和创新。
VideoMamba - 突破性的视频理解状态空间模型
GithubVideoMamba多模态兼容性开源项目状态空间模型视频理解长期视频建模
VideoMamba是一种创新的视频理解模型,克服了现有技术的局限性。它能高效处理长视频和高分辨率内容,展现出可扩展性、短期动作识别敏感性、长期视频理解优势和多模态兼容性四大核心特点。VideoMamba为全面的视频理解任务提供了高效解决方案,推动了该领域的发展。
open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型,旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型,以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练,在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重,支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。
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