linformer

线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现

Linformer Pytorch 自注意力机制深度学习神经网络 Github 开源项目

Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间，它实现了线性复杂度，适合处理长序列数据。项目提供简洁API，支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限，但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证，为处理大规模数据提供了新的解决方案。

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介绍相关项目

h-transformer-1d - 高效序列学习的分层注意力变换器实现

GithubH-Transformer-1DTransformer序列学习开源项目神经网络长程注意力

H-Transformer-1D是一个开源项目，实现了基于分层注意力机制的Transformer模型。这种实现使序列学习达到亚二次方复杂度，在Long Range Arena基准测试中表现优异。项目支持可变序列长度、可逆性和令牌移位等功能，适用于长序列数据处理。该实现主要提供编码器（非自回归）版本，为自然语言处理和机器学习领域提供了新的研究方向。

lite-transformer - 现代高效的长短期注意力Transformer模型

GithubLite Transformer分布式训练开源项目数据预处理模型训练测试模型

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架，兼容多种模型格式和设备

GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率

InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架，源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手，并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU，可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector，并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理，适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。

EEG-Conformer - 结合卷积和自注意力的EEG解码与可视化工具

EEG ConformerEEG解码Github卷积神经网络大脑波形投影开源项目自注意力机制

EEG Conformer是一种结合卷积和自注意力机制的EEG分类与可视化工具。其卷积模块提取时间和空间上的局部特征，自注意力模块捕捉全局关联，最终通过全连接层进行分类预测。此外，EEG Conformer还具备将类激活映射到脑拓扑图的可视化功能。支持Python 3.10和Pytorch 1.12，在多个BCI竞赛数据集上表现出色。

MInference - 动态稀疏注意力加速长上下文语言模型

GithubMInference动态稀疏注意力大语言模型开源项目性能优化长文本处理

MInference是一项新技术，通过利用长上下文语言模型注意力机制的动态稀疏性来加速预填充过程。该技术离线确定注意力头的稀疏模式，在线近似稀疏索引，并使用优化内核动态计算注意力。在A100 GPU上，MInference实现了预填充速度提升10倍，同时保持模型准确性。它支持LLaMA-3、GLM-4等多种长上下文模型，有效处理百万级别token的上下文。

longformer-large-4096 - 专为长序列处理设计的transformer模型

GithubHuggingface国际交流学习开源项目模型编程英语语言

Longformer-large-4096是一种为长序列处理设计的transformer模型。该模型通过改进的注意力机制，克服了传统transformer处理长文本的限制。它可处理长达4096个token的输入，适用于文档摘要和问答系统等长文本理解任务。Longformer-large-4096能高效捕捉长距离依赖关系，为自然语言处理提供了新的解决方案。

LongNet - 扩展Transformer到10亿标记的创新变体

Dilated AttentionGithubLongNetTransformer开源项目机器学习长序列建模

LongNet是一个创新的Transformer变体，通过膨胀注意力机制扩展序列长度至超过10亿标记，同时保持对较短序列的高性能。该模型具有线性计算复杂度，适用于极长序列的分布式训练，并且其膨胀注意力可以无缝替代标准注意力。实验结果证明，LongNet在长序列建模和一般语言任务上表现出色，为处理整个语料库或互联网序列开辟了新路径。

flash-attention-minimal - 简化Flash Attention的CUDA和PyTorch最小化实现

CUDAFlash AttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

flash-attention-minimal是一个开源项目，使用CUDA和PyTorch对Flash Attention进行最小化实现。项目仅用约100行代码完成前向传播，遵循原始论文符号表示，为CUDA初学者提供简明教程。通过与手动注意力机制的性能对比，展示了显著的速度提升。尽管目前存在一些限制，如缺少反向传播和固定块大小，但该项目为理解Flash Attention核心概念提供了有价值的参考资料。

xlstm - 提升语言建模性能的创新循环神经网络架构

GithubPyTorchmLSTMsLSTMxLSTM开源项目语言模型

xLSTM是一种创新的循环神经网络架构，通过指数门控和新型矩阵内存技术，克服了传统LSTM的局限性，显著提升语言建模性能。与Transformer和状态空间模型相比表现出色。该模型基于PyTorch开发，适用于CUDA环境，提供详细的安装指南和使用示例，便于集成到现有项目中。

flash-attention - 高效注意力机制加速深度学习模型训练

CUDAFlashAttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

FlashAttention是一种高效的注意力机制实现,通过IO感知算法和内存优化提升计算速度并降低内存消耗。它支持NVIDIA和AMD GPU,适用于多种深度学习框架。最新的FlashAttention-3版本针对H100 GPU进行了优化。该项目提供Python接口,可集成到现有模型中,有助于加速大规模深度学习模型的训练过程。

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