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mamba-130m-hf

轻量级Mamba模型为序列建模提供高效替代方案

mamba-130m-hf是基于Mamba架构的轻量级语言模型,专为因果语言建模设计。该模型与Transformers库兼容,支持高效文本生成和序列建模。通过创新的状态空间模型结构,mamba-130m-hf在保持较小参数量的同时展现出卓越性能。模型可用于直接文本生成,也支持通过PEFT等技术进行微调以适应特定任务。其轻量级设计和强大功能使其成为序列建模任务的理想选择。

mamba-370m-hf - 兼容transformers库的高效语言模型
GithubHuggingfaceMambafinetuningtransformers开源项目模型生成
项目是一种与transformers库兼容的语言模型,整合了config.json和tokenizer,以提高文本生成的速度和准确性。建议安装transformers的最新主版本,以及causal_conv_1d和mamba-ssm,以充分利用优化的cuda内核。该项目支持经典的generate API和PEFT微调,使用float32格式进行微调可获得最佳性能表现,从而提升文本生成任务的效率和质量。项目形成了一种与transformers库兼容的模型环境,通过优化策略实现高效文本生成。
mamba-2.8b-hf - Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南
GithubHuggingfaceMambafine-tuningtransformers开源项目模型生成API语言模型
Mamba-2.8b-hf是一个与transformers框架兼容的大规模语言模型。为充分发挥模型功能,需安装特定版本的transformers库,并且安装causal-conv1d和mamba-ssm以利用优化的CUDA内核实现更高效的计算。Mamba支持经典的generate方法进行文本生成,并提供定制的PEFT微调示例,建议使用float32格式进行微调,以更好地支持复杂的自然语言处理任务。
mamba - 线性时间序列建模的突破性架构
GithubMamba序列建模开源项目深度学习状态空间模型线性时间复杂度
Mamba是一种创新的状态空间模型架构,专为信息密集型任务如语言建模而设计。基于结构化状态空间模型,Mamba采用选择性状态空间实现线性时间复杂度的序列建模,突破了传统亚二次方模型的限制。该项目提供多个预训练模型,支持多种硬件平台的推理和评估,展现了优越的性能和灵活性。
mamba-2.8b - 突破性能界限的高效开源语言模型
Apache 2.0GithubHuggingface开源许可开源项目模型法律版权软件许可
mamba-2.8b是一个开源语言模型,采用状态空间模型架构,在性能和效率方面有所突破。该模型参数规模较小,但具有较快的推理速度和良好的文本生成能力。mamba-2.8b为自然语言处理领域提供了新的可能性,适用于需要快速响应的应用场景。研究人员和开发者可以基于此模型探索高效的AI解决方案。
falcon-mamba-7b - 适用于多任务的高效文本生成模型
GithubHuggingfaceMamba架构falcon-mamba-7b开源项目文本生成模型训练数据语言模型
Falcon-Mamba-7B是一款高性能的文本生成模型,采用Mamba架构,专为生成和理解自然语言而设计。其在IFEval和BBH等多项任务评估中表现优秀,能处理从一般理解到复杂数学问题的广泛任务。通过先进的训练方法和高质量的数据集,实现了对长距离依赖的有效处理,是自然语言处理的高效工具。
mamba-minimal - 单文件PyTorch实现的Mamba模型
GithubMambaPyTorch实现开源项目深度学习状态空间模型语言模型
mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时,实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度,但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例,方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。
PointMamba - 用于点云分析的简单状态空间模型
GithubMambaPointMambaState Space ModelTransformers开源项目点云分析
该项目提出了一种名为PointMamba的模型,它通过借鉴Mamba模型在自然语言处理中的成功经验,应用在点云分析中。PointMamba采用了线性复杂度算法,在有效减少计算成本的同时,提供了卓越的全局建模能力。该模型通过空间填充曲线进行点云标记,并使用非分层结构的Mamba编码器作主干网络。综合评估表明,PointMamba在多个数据集上的表现优异,显著降低了GPU内存使用和计算量,为未来的研究提供了一个简单而有效的基准。
mamba-2.8b-zephyr - HuggingFace优化的AI模型Direct Preference Optimization方法提升性能
GithubHuggingFaceHuggingfacemamba-2.8b-zephyr开源项目模型模型微调训练数据集超参数
mamba-2.8b-zephyr是对xiuyul/mamba-2.8b-ultrachat的增强版,在HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized数据集上通过Direct Preference Optimization方法进行训练。它在性能评价中表现优异,奖励准确率为0.7857,奖励边际值为1.1582。在多GPU分布式环境中,通过Adam优化器和线性学习率调度进行训练,提高了模型的稳定性和预测精准度,具备广泛的应用潜力。
Jamba-v0.1 - 混合SSM-Transformer架构的高性能大语言模型
GithubHuggingfaceJamba人工智能模型开源项目模型深度学习混合SSM-Transformer语言模型
Jamba-v0.1是一款创新的混合SSM-Transformer大语言模型,拥有12B活跃参数和52B总参数。它不仅提供了更高的吞吐量,还在多数常见基准测试中表现优异。该模型支持256K上下文长度,单个80GB GPU可处理多达140K个标记。作为首个生产规模的Mamba实现,Jamba为AI研究和应用开辟了广阔前景。
MultiModalMamba - 处理文本与图像的多模态AI模型
AI模型GithubMambaMultiModalMambaVision TransformerZeta开源项目
MultiModalMamba 是一个结合 Vision Transformer 和 Mamba 的高性能多模态 AI 模型,基于简洁强大的 Zeta 框架。它可以同时处理文本和图像数据,适用于各种 AI 任务,并支持定制化设置。MultiModalMamba 提供高效数据处理和多种数据类型融合,优化您的深度学习模型表现。
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