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xgen

支持8K输入长度的7B长序列模型

Salesforce AI Research发布了XGen模型系列,支持最长8K输入序列。这些模型包括适用于4K和8K序列长度的基础模型以及经过指令微调的8K模型。模型使用OpenAI的Tiktoken进行分词,并可用于自回归采样。访问HuggingFace Hub获取更多模型详细信息和使用方法。

GPT Maxx - 自称突破人工通用智能的大规模语言模型
AI工具AI模型GPT_MAXX人工通用智能参数规模对话式AI
GPT Maxx声称是一个突破性的大规模语言模型,宣称其参数量超过Llama、GPT-4、Gemini和Grok模型的总和。网站以幽默方式暗示模型已达到人工通用智能(AGI)水平,建议用户以尊敬口吻交互。这种说法缺乏科学依据,可能是一种创意营销策略。该网站展示了AI领域中新兴模型的营销手法和公众对AGI的期待。
grok-1 - 314B参数语言模型 支持混合专家系统和8位量化
GithubGrok-1大型语言模型开源权重开源项目模型规格混合专家模型
Grok-1是一个开源的大型语言模型,拥有314B参数和8,192个token的最大序列长度。它采用混合专家系统架构,每个token使用2个专家,包含64层结构。模型具有48个查询注意力头和8个键/值注意力头,嵌入维度为6,144。Grok-1支持激活分片和8位量化。项目提供JAX示例代码用于加载和运行模型,并可通过种子链接或Hugging Face下载权重。
MGM - 多模态视觉语言模型的潜力挖掘与创新
AI绘图GithubMini-Gemini图像理解多模态视觉语言模型大语言模型开源项目
Mini-Gemini项目探索多模态视觉语言模型的新可能。该项目支持2B至34B规模的大语言模型,实现图像理解、推理和生成功能。基于LLaVA构建的Mini-Gemini提供完整资源,包括预训练权重、数据集和评估基准。通过双视觉编码器和patch信息挖掘等技术创新,Mini-Gemini实现了文本与图像的深度融合。
LongWriter - 将长文本生成推向新高度 超越传统模型局限
GithubLongWriter人工智能开源项目自然语言处理语言模型长文本生成
LongWriter项目旨在突破大语言模型长文本生成的限制。该模型可生成超10,000字的连贯长文,并开源了自动化超长输出数据构建流水线AgentWrite。项目在长文本生成质量和长度上均有显著进展,为长篇内容生成应用开辟新途径。
infini-transformer - 针对无限长度上下文设计的高效Transformer模型
GithubInfini-Transformer位置编码开源项目注意力机制自然语言处理长序列处理
Infini-Transformer是一种创新的Transformer模型,专门用于处理无限长度的上下文。该模型采用压缩性记忆机制和混合深度技术,能有效处理超长序列。Infini-Transformer支持文本分类、问答和语言生成等多种任务,并集成RoPE和YaRN等先进位置编码技术。这一模型为长文本处理和大规模语言任务提供了高效解决方案。
bigvgan_v2_44khz_128band_512x - 神经网络声码器支持多采样率和高倍上采样比音频生成
BigVGANGithubHuggingface开源项目模型深度学习神经声码器语音合成语音生成
BigVGAN-v2是一款神经网络声码器,支持44kHz采样率和512倍上采样比。它使用自定义CUDA内核加速推理,采用多尺度子带CQT判别器和梅尔频谱图损失训练。该模型在多语言语音、环境声音和乐器的大规模数据集上训练,提供多种音频配置的预训练检查点。BigVGAN-v2与Hugging Face Hub集成,提供便捷的使用方式和交互式演示。
MEGABYTE-pytorch - 多尺度Transformer模型实现百万字节序列预测
AI模型GithubMEGABYTEPytorchTransformer开源项目深度学习
MEGABYTE-pytorch是一个基于PyTorch实现的多尺度Transformer模型,专门用于预测百万字节长度的序列。该项目具有灵活的配置选项,支持多个本地模型,并整合了Flash Attention等先进技术。MEGABYTE-pytorch通过简洁的API接口实现长序列处理、模型训练和文本生成。此外,项目提供了基于enwik8数据集的训练示例,为开发者提供了实用参考。
albert-xxlarge-v1 - 大型英文数据集上的预训练语言模型
ALBERT XXLarge v1GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调深度学习自监督学习
ALBERT-XXLarge-v1 是一种在大规模英语数据集上通过自监督学习预训练的模型,采用掩蔽语言建模和句子顺序预测技术。该模型通过重复层的共享权重设计实现了较小的内存占用,但计算成本与同类模型相当,适用于序列分类和问答等需全面句子理解的任务。虽然它具备出色性能,应用时需注意潜在偏见。
Open_Gpt4_8x7B_v0.2-GGUF - 提供多格式兼容量化模型,提升推理效率
GGUFGithubHuggingfaceOpen Gpt4 8X7B V0.2rombo dawg开源项目模型模型兼容性量化
此项目提供GGUF格式的多精度量化模型文件,旨在优化CPU和GPU的推理效率。作为GGML的替代,GGUF与多种第三方UI和库兼容,支持多平台AI模型的高效运行。项目包含2至8位量化模型以满足不同精度与内存要求,适合多种场景需求。通过详细的下载指导,用户能快速找到适合的模型文件,并利用llama.cpp、text-generation-webui等高性能运行时实现模型在不同硬件上的高效推理。
maxtext - 高性能与可扩展的开源大模型解决方案,支持TPUs与GPUs
GPUGithubJaxLLMMaxTextTPU开源项目
MaxText是一个高性能、可扩展的开源大模型,采用纯Python和Jax编写,专为Google Cloud的TPUs和GPUs设计。支持训练和推理,能够从单个主机扩展到大型集群,且无需复杂优化。MaxText适用于研究和生产中的大型语言模型项目,支持Llama2、Mistral和Gemma模型,并提供详细的入门指南和性能测试结果。
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