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q-transformer

自回归Q函数实现离线强化学习

Q-transformer项目是Google Deepmind提出的可扩展离线强化学习方法的开源实现。该项目通过自回归Q函数优化多动作选择,支持单一和多动作学习,并提供深度对偶架构和n步Q学习。它包含环境交互、数据集创建和学习流程,适用于复杂机器人控制任务。Q-transformer的创新性和灵活性为强化学习研究和应用提供了重要工具。

table-transformer - 基于深度学习的表格提取与结构识别模型
GithubPubTables-1MTable Transformer开源项目深度学习目标检测表格提取
Table Transformer (TATR)是一种基于对象检测的深度学习模型,用于从PDF和图像中提取表格。该模型支持表格检测、结构识别和功能分析,并提供完整的训练和推理代码。TATR还发布了在PubTables-1M等大规模数据集上的预训练模型权重,有助于实现高精度的表格提取和分析。
EfficientQAT - 高效量化训练技术助力大型语言模型压缩
EfficientQATGithubPyTorch大语言模型开源项目模型压缩量化训练
EfficientQAT是一种针对大型语言模型的量化训练技术。该技术采用两阶段训练方法,包括分块训练所有参数和端到端训练量化参数,在压缩模型大小的同时保持性能。EfficientQAT支持GPTQ和BitBLAS等多种量化格式,已成功应用于Llama和Mistral等模型系列,有效降低模型存储需求,为大型语言模型的部署提供了实用方案。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库,旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构,提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构,支持多种应用,如语言、视觉和多模态任务,用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
subnet9_track2_1 - Transformer模型使用指南及相关风险和技术限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目技术规格模型模型细节环境影响用途
本页面概述Transformer模型的使用说明,包含潜在风险和技术限制,指导用户在直接或下游应用中采用最佳实践,规避偏见和误用。
swift-coreml-transformers - 实现GPT-2和BERT等Transformer模型
CoreMLGithubSwiftTransformers开源项目模型转换自然语言处理
swift-coreml-transformers项目提供了GPT-2、DistilGPT-2、BERT和DistilBERT等Transformer模型的Swift Core ML实现。项目包括预训练模型、转换脚本、分词器实现和演示应用。开发者可在iOS设备上部署这些自然语言处理模型,实现文本生成和问答功能。该开源项目展示了如何将先进NLP技术应用于移动设备。
GameFormer - 结合游戏理论的自动驾驶交互预测规划模型
GameFormerGithubTransformer交互预测开源项目自动驾驶规划
GameFormer是一个创新的自动驾驶AI项目,结合游戏理论和Transformer架构进行交互式预测和规划。项目提供Waymo开放运动数据集上的交互预测联合模型代码,以及动态场景的开环规划实现。GameFormer提高了预测准确性和自动驾驶系统的决策能力,为智能交通系统研究开辟新方向。
tensor2tensor - 一个旨在使深度学习更加深入的深度学习模型和数据集的库
GithubTensor2Tensor开源项目数据集模型训练深度学习翻译任务
Google Brain团队和社区合作开发的tensor2tensor库,通过提供多模态的深度学习模型和数据集,简化了机器学习的应用,尤其在文本、图像与语音处理上表现出色。项目不再开发新功能,但持续维护并推荐用户迁移到其后继库Trax,以获得更好的支持和更新。
transfomers-silicon-research - Transformer模型硬件实现研究进展
BERTGithubTransformer开源项目硬件加速神经网络自然语言处理
本项目汇集了Transformer模型硬件实现的研究资料,包括BERT及其优化方案。内容涵盖算法-硬件协同设计、神经网络加速器、量化和剪枝等技术。项目提供了详细的论文列表,涉及FPGA实现、功耗优化等多个领域,全面展示了Transformer硬件加速的最新研究进展。
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