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TransformerPrograms

Transformer模型转Python程序的新型解释方法

TransformerPrograms项目提出了一种新方法,可将Transformer模型转换为易读的Python程序。该项目提供了训练和转换工具,并包含多个示例程序,涵盖从排序到命名实体识别等任务。这为解释Transformer模型提供了新视角,有助于研究者探索模型内部机制,推进AI可解释性研究。

FasterTransformer - 基于NVIDIA平台的高性能Transformer编解码器实现与调优
BERTFasterTransformerGPTGithubNVIDIATensorRT-LLM开源项目
FasterTransformer不仅支持多框架集成,还针对NVIDIA新一代GPU优化了编解码性能,极大提升了操作效率和处理速度。包含模型支持、性能对比及API演示的详细文档,有助于用户深入了解并有效使用FasterTransformer。
transformer-models - MATLAB深度学习变换器模型实现库
BERTGithubMATLABTransformer开源项目深度学习自然语言处理
该项目提供MATLAB环境下的多种深度学习变换器模型实现,包括BERT、FinBERT和GPT-2。支持文本分类、情感分析、掩码标记预测和文本摘要等自然语言处理任务。项目特点包括预训练模型加载、模型微调、详细示例和灵活API,可用于研究和实际应用。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构,包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型,旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法,当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现
Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目
详细注释的Transformer实现,涵盖从头创建Transformer系列,包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现,以及GPT-2和BERT模型的单文件实现,兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。
transformers-code - 对Transformers从入门到高效微调的全方位实战指南
GithubNLPTransformers分布式训练开源项目微调模型训练
课程提供丰富的实战代码和案例,从基础入门到高效微调以及低精度和分布式训练。涵盖命名实体识别、机器阅读理解和生成式对话机器人等NLP任务。帮助深入理解Transformers的核心组件和参数微调技术,包括模型优化和分布式训练。适合对Transformers应用和实践感兴趣的学习者。课程在B站和YouTube持续更新,紧跟技术前沿。
sentence-transformers - 多语言文本和图像嵌入向量生成框架
GithubSentence Transformers向量表示开源项目深度学习自然语言处理预训练模型
sentence-transformers是一个基于transformer网络的框架,用于生成句子、段落和图像的向量表示。该项目提供了多语言预训练模型,支持自定义训练,适用于语义搜索、相似度计算、聚类等场景。这个开源工具在自然语言处理和计算机视觉任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了便捷的嵌入向量生成方案。
ctransformers - Python接口的高效C/C++ Transformer模型
CTransformersGGMLGithubLangChainPythonTransformer模型开源项目
CTransformers提供Python接口,通过GGML库高效加载和运行C/C++实现的Transformer模型。支持多种模型类型,如GPT-2、GPT-J、LLaMA等,并可与Hugging Face和LangChain集成。提供CUDA、ROCm和Metal兼容的GPU加速选项,适合高性能自然语言处理任务。
former - 使用PyTorch实现简单Transformer模型的指南
GithubIMDb数据集PyTorchtransformer分类实验开源项目自注意力机制
详细介绍了如何使用PyTorch从零开始实现简单的Transformer模型,包含安装和使用指南,以及通过命令行控制超参数和数据自动下载的说明。
transformerlab-app - 多功能大语言模型实验平台 支持本地操作和微调
GithubTransformer Lab人工智能开源软件开源项目模型训练语言模型
Transformer Lab是一个功能丰富的大语言模型实验平台。该应用支持一键下载多种流行模型、跨硬件微调、RLHF优化等功能。平台提供模型聊天、评估和RAG等交互方式,并具备REST API、云端运行和插件系统。Transformer Lab适用于多种操作系统,为AI研究和开发提供了便捷的工具。
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