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falcon-mamba-7b

适用于多任务的高效文本生成模型

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。

PowerMoE-3b - 创新型AI模型提升文本生成精准度
GithubHuggingfacePowerMoE-3Btransformers开源项目文本生成模型稀疏组合专家
PowerMoE-3B是一种稀疏Mixture-of-Experts语言模型,优化于多任务文本生成精度。模型利用Power学习率调度器,每个token激活800M参数,在自然语言、多重选择、代码生成和数学推理任务上表现出色。适用于不同数据集的混合训练,提供高效的文本生成方案。
aiXcoder-7B - 多语言代码生成模型 提高开发效率与代码质量
AI编程GithubaiXcoder-7B代码生成大语言模型开源项目模型训练
aiXcoder-7B是一个支持多种编程语言的代码生成模型。该模型在代码补全、理解和生成方面表现优异,经过1.2万亿唯一标记的训练,采用了针对实际代码生成场景的预训练任务和上下文信息设计。aiXcoder-7B提高了代码补全和生成的效率与准确性,未来还将优化测试用例生成和代码调试等功能,为开发者提供更全面的编程支持。
finetuned-qlora-falcon7b-medical - 优化Falcon-7B模型以提升精神健康对话体验
Falcon-7BGithubQLoRAchatbotsmental health开源项目调整预训练模型
项目基于QLoRA技术对Falcon-7B模型进行微调,以更好地处理精神健康对话。优化后的聊天机器人能够随时提供支持和情感帮助,使用来自在线常见问题和医疗博客的数据集,经过预处理以保持会话格式。微调在Google Colab Pro上完成,但模型也能在低阶GPU上运行。PEFT微调模型提升了响应质量,适用于Gradio前端的聊天机器人。
Awesome-Mamba-Collection - Mamba模型在多领域应用的综合资源集
GithubMamba人工智能开源项目深度学习自然语言处理计算机视觉
Awesome-Mamba-Collection项目汇集了Mamba相关的论文、教程和视频资源。涵盖Mamba在视觉、语言、多模态等领域的应用,以及理论分析和架构改进。为研究者和开发者提供全面的Mamba参考资料,促进知识共享和社区协作。适合各级别人士学习Mamba技术。
Jamba - 支持多层次深度学习的PyTorch语言模型
GithubJambaPyTorchTransformer开源项目神经网络语言模型
Jamba是一个基于PyTorch的混合语言模型,结合了Transformer和Mamba架构。通过简单的pip命令(`pip install jamba`),用户可以迅速安装并使用该模型。Jamba支持多种深度学习配置,包括输入数据维度、模型层数、唯一标记数、隐藏状态维度、卷积层维度、注意力头数量和专家网络配置,适用于各种自然语言处理任务。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
Vim - 基于双向状态空间模型的高效视觉表示学习
GithubVision Mamba图像分类开源项目深度学习状态空间模型视觉表示学习
Vision Mamba是一种基于双向Mamba块的新型视觉主干网络。该模型通过位置嵌入和双向状态空间模型处理图像序列,在ImageNet分类、COCO目标检测和ADE20k语义分割等任务上表现优异。与DeiT等视觉Transformer相比,Vision Mamba不仅性能更高,还大幅提升了计算和内存效率。其在高分辨率图像特征提取方面的出色表现,使其有潜力成为新一代视觉基础模型的核心架构。
text-generation-inference - 生产级高性能文本生成推理工具
GithubHugging FaceText Generation Inference分布式追踪大语言模型开源项目量化
Text Generation Inference (TGI) 是一个部署和服务大型语言模型的工具包。它支持Llama、Falcon、StarCoder、BLOOM、GPT-NeoX等流行的开源模型,提供简便的启动器、分布式追踪、张量并行、多GPU推理加速、令牌流等特性。TGI还支持权重量化和安全张量加载,具备自定义提示生成和微调功能,兼容Nvidia、AMD、Inferentia、Intel GPU、Gaudi和Google TPU等硬件平台。
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。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
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