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mamba-2.8b-hf

Mamba-2.8b-hf的transformers兼容性与使用指南

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。

MambaVision-B-1K - MambaVision结合Mamba和Transformer的创新视觉骨干网络
GithubHuggingfaceMambaVision图像分类开源项目模型深度学习模型特征提取计算机视觉
MambaVision-B-1K是一种融合Mamba和Transformer优势的混合视觉骨干网络。通过重新设计Mamba结构和在末层添加自注意力模块,该模型增强了视觉特征建模能力和长程空间依赖捕获。在ImageNet-1K分类任务中,MambaVision-B-1K在Top-1准确率和吞吐量方面实现了新的SOTA Pareto前沿。这一模型适用于图像分类和特征提取,支持多种输入分辨率,为计算机视觉应用提供了高效的解决方案。
Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限
GithubMambaTransformers开源项目时间序列预测深度学习线性模型
本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。
cobra - 高效推理的多模态大语言模型扩展
CobraGithubMamba多模态大语言模型开源项目视觉语言模型高效推理
Cobra项目是一个基于Mamba架构的多模态大语言模型,旨在实现高效推理。该模型支持文本和图像输入,提供预训练权重、训练代码和推理脚本。Cobra在处理视觉语言任务时保持高性能,为研究人员和开发者提供了实用的工具。项目包括模型加载、图像处理和文本生成等功能,便于用户快速上手和应用。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
Mamba-in-CV - Mamba模型在计算机视觉领域的最新应用概览
GithubMamba图像处理开源项目深度学习神经网络计算机视觉
本项目整理了近期Mamba模型在计算机视觉领域的研究论文,涵盖分类、检测、分割、增强等多项CV任务。内容展示了Mamba在视觉应用中的潜力,并持续更新,为研究者提供了解该领域最新进展的便捷渠道。
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp - 将大型语言模型转变为高效文本编码器的简单方法
GithubHuggingfaceLLM2Vec开源项目文本编码模型深度学习自然语言处理语义相似度
LLM2Vec-Mistral-7B-Instruct-v2-mntp项目提供了一种将解码器型大语言模型转换为文本编码器的方法。该方法包括启用双向注意力、掩码下一个词预测和无监督对比学习三个步骤。经过转换的模型可生成高质量文本嵌入,适用于信息检索、文本分类和语义相似度等自然语言处理任务,并可通过微调进一步提升性能。
Awesome_Mamba - Mamba状态空间模型在医学图像分析及多领域的应用进展
GithubMamba模型医学图像分析开源项目状态空间模型自然语言处理计算机视觉
Awesome_Mamba项目汇集了Mamba状态空间模型在多个领域的应用资源,包括医学图像分析、远程感应、语音和视频处理等。该项目提供最新研究论文和GitHub代码仓库链接,涵盖架构重设计、创新应用等内容。项目持续更新,为研究人员和开发者提供Mamba模型在各领域最新进展的综合参考。
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。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
happy-transformer - 便捷调优与推理NLP Transformer模型
GithubHappy TransformerNLP开源项目文本分类文本生成词预测
Happy Transformer提供简单的方法来调优和推理NLP Transformer模型,主要功能包括DeepSpeed训练、Apple的MPS训练及推理、WandB训练追踪以及直接推送模型到Hugging Face的Model Hub。支持的任务涵盖文本生成、文本分类、单词预测、问答、文本到文本、下一句预测和标记分类。
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