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KoBigBird

支持长序列处理的韩语预训练模型

KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。

LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
EasyContext - 优化语言模型上下文长度至百万级的开源项目
EasyContextGithub开源项目注意力机制训练技巧语言模型长上下文模型
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。
gemma-2B-10M - Gemma 2B模型实现1000万token上下文处理 仅需32GB内存
Gemma 2BGithub内存优化局部注意力开源项目推理优化长上下文
gemma-2B-10M项目采用递归局部注意力机制,在32GB内存限制下实现了处理1000万token上下文的能力。该项目为Gemma 2B模型提供CUDA优化的推理功能,显著提升了处理效率。项目设计简洁易用,便于开发者快速应用。虽然目前处于早期阶段,但在长文本处理领域展现出巨大潜力,有望推动相关技术的进步。
LogicKor - 韩语语言模型多领域推理能力评估工具
GithubLogicKor开源项目思考力基准测试推理评估数据集韩语语言模型
LogicKor是一个开源的韩语语言模型多领域推理能力评估基准。它提供推理和评估代码以及数据集,支持使用OpenAI或Azure模型进行评估。研究人员可以利用LogicKor生成推理结果并查看评分。该项目鼓励社区贡献,接受自我报告的基准测试结果,为韩语自然语言处理研究提供重要参考。
sae - 高效训练语言模型k稀疏自编码器的开源库
这是一个用于训练语言模型k稀疏自编码器(SAE)的开源库。它使用TopK激活函数实现激活稀疏,可扩展至大型模型和数据集,无需额外存储。该库支持加载HuggingFace Hub预训练SAE,提供命令行和编程接口,允许自定义hookpoint训练任意子模块。支持分布式训练,适用于大规模语言模型。
byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代
ByT5GithubUTF-8字节开源项目自然语言处理语言模型预训练
ByT5作为mT5模型的无词元化版本,通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明,ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当,并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码,还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点,为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。
RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具
DeepSpeedGithubRWKV开源项目无限上下文深度学习训练器
RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具,突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练,保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集,采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持,适用于长文本和复杂上下文处理场景。
keras-nlp - 兼容多框架的自然语言处理工具和预训练模型
GithubJAXKerasNLPPyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理
KerasNLP 是一个兼容 TensorFlow、JAX 和 PyTorch 的自然语言处理库,提供预训练模型和低级模块。基于 Keras 3,支持 GPU 和 TPU 的微调,并可跨框架训练和序列化。设置 KERAS_BACKEND 环境变量即可切换框架,安装方便,立即体验强大 NLP 功能。
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