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mlx-gpt2

MLX框架实现GPT-2模型：从零开始的深度学习之旅

GPT-2MLX自注意力嵌入层训练循环Github开源项目

本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库，可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路，并通过MLX框架重新实现，为深度学习爱好者提供了实践指南。

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GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集，提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术，使其在计算效率上具有优势，优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上，GPT-JT利用标记和双向上下文学习，增强推断能力和语言处理功能。
gpt2-alpaca - 介绍GPT2在Alpaca数据集上的指令微调实例
AlpacaGPT2GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调语言生成
gpt2-alpaca 是在 Alpaca 数据集上进行指令微调的 GPT2 模型，展示了如健康饮食建议、诗歌创作及外星人视角评论等不同生成示例。在 TruthfulQA 和 Winogrande 等多项评测中取得优异成绩，并提供在 Hugging Face 开放 LLM 排行榜上的详细分析，适合研究生成模型表现的人员参考。
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
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gpt2-small-portuguese - 葡萄牙语NLP高效精调模型的详细解析
GPorTuguese-2GithubHuggingfaceNLP任务开源项目微调模型葡萄牙语语言模型
研究展示了如何在有限资源下使用Hugging Face和fastai v2对英语GPT-2进行精调，构建出葡萄牙语语言模型。该模型基于GPT-2 small，经过一天训练获得37.99%的准确率和23.76的困惑度，显示了其在葡萄牙语文本生成及其他NLP任务中的表现。研究指出，迁移学习可在任何语言的前沿语言模型开发中发挥作用。
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min-max-gpt是一个针对大规模GPT模型训练优化的开源项目。该框架集成了muP初始化、混合精度训练、FSDP和DeepSpeed Zero-3等技术，并提供了不依赖Hugging Face的训练选项。这使得研究人员和开发者能够更灵活地控制训练过程。项目已在8块80GB A100 GPU上成功训练20B参数模型，展现了其在大规模语言模型训练方面的能力。
nn-zero-to-hero - 神经网络与深度学习实践教程 从基础到GPT模型构建
GPTGithubPyTorch开源项目机器学习深度学习神经网络
该项目提供了一系列神经网络课程视频和实践代码，涵盖从基础概念到GPT模型构建的全过程。课程内容包括反向传播、语言建模、多层感知器和批量归一化等主题，每个讲座配有Jupyter笔记本和练习。适合具备Python基础的开发者深入学习神经网络和深度学习技术。
Long-Novel-GPT - 基于GPT的大语言模型长篇小说生成器
API调用成本GithubLong-Novel-GPT反思循环开源项目结构化写作长篇小说生成器
Long-Novel-GPT通过层次化的大纲、章节和正文结构生成高质量的长篇小说，利用GPT等大语言模型确保剧情连贯。同时，通过上下文管理与反思循环功能，实现自我优化和成本控制。支持从生成小说名、章节到正文的全过程，最新版本支持更优的prompt表现和手动修改。下载并使用Long-Novel-GPT，体验从初步构想到完整小说的AI写作之旅。
OpenGPT - 医疗领域的大型对话模型框架与数据集生成工具
GithubNHS-LLMOpenGPT医疗数据集大语言模型安装指南开源项目
OpenGPT框架助您创建数据集并训练医疗领域的大型对话模型。通过OpenGPT生成的NHS-LLM使用丰富的医疗数据集供下载。提供从数据收集到模型训练的完整教程，并兼容LLaMA模型。详细教程涵盖了使用预设提示词生成任务数据集及调整配置文件进行模型训练的方法。
smartgpt - 为 LLM 提供使用插件完成复杂任务的能力
AutoGPTGPT-4GithubSmartGPT内存管理开源项目插件系统
SmartGPT是一种实验性项目，通过模块化和插件系统支持，将GPT-3.5和GPT-4用于自动完成复杂任务。其特点包括自动配置、动态执行和静态工具链。虽然在生态系统和内存管理方面有一些限制，但SmartGPT正在探索并推动大型语言模型的最大潜力。适合对AI创新感兴趣的开发者。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型，mGPT具备13亿参数量，覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据，结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算，在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符，借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
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