attention_sinks

调整预训练的 LLM 以使用修改后的滑动窗口注意力形式

attention_sinks transformers 流畅生成深度学习模型高效流处理 Github 开源项目

通过`attention_sinks`改进预训练语言模型，结合滑动窗口注意力，实现流畅文字生成。与传统`transformers`不同，保持显存恒定使用，确保高效性能。支持Llama、Mistral、Falcon、MPT、GPTNeoX等多种模型，适用于多步生成任务，如聊天机器人。详细benchmark测试结果显示，该技术在处理数百万个令牌后依然保持低困惑度和高流畅度，是多任务处理的理想选择。

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介绍相关项目

ScaleLLM - 优化大语言模型推理，兼容多种开源模型

GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能

ScaleLLM是一个为大语言模型（LLMs）设计的高效推理系统，适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型，集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发，目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI，可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI，支持离线批量推理和在线分布式推理。

llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存

GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调

该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程，通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能，可实现2-5倍的训练速度提升，并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署，为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。

llama_3.1_q4 - 高效文本生成模型，结合优化技术提升性能

GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练

llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库，实现快速训练，保持8B参数模型的强大性能，优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用，适用于多语言生成，由keetrap负责开发。

llm-finetuning - Modal和axolotl驱动的大语言模型高效微调框架

DeepSpeedGithubLLM微调LoRAModalaxolotl开源项目

这个开源项目整合了Modal和axolotl,为大语言模型微调提供了一个高效框架。它采用Deepspeed ZeRO、LoRA适配器和Flash Attention等先进技术,实现了高性能的模型训练。该框架支持云端部署,简化了资源管理流程,并可灵活适配不同模型和数据集。项目还提供了全面的配置说明和使用指南,方便开发者快速上手和定制化应用。

keras-attention - Keras 兼容的注意力层，支持 Luong 和 Bahdanau 评分函数

Attention LayerBahdanauGithubKerasLuongTensorflow开源项目

Keras Attention Layer 支持 Luong 和 Bahdanau 的评分函数，与 Tensorflow 2.8 至 2.14 兼容。该层易于安装和使用，可根据需求调整参数，广泛应用于提高深度学习模型精度。提供丰富的实例和详细文档，包括在 LSTM 网络中的注意力机制实现，以及 IMDB 数据集和加数任务的实验数据。

model - 高效文本生成的突破：快速模型训练与推理

Apache许可证GithubHuggingfaceLLAMAUnsloth开源项目文本生成推理模型模型训练

该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库显著加速了训练过程，实现了高效文本生成。由keivenlombo开发，基于Apache-2.0许可，此模型为大规模语言模型的实施提供了一种便捷且准确的解决方案。

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

llama-3-8b-bnb-4bit - 大语言模型微调工具提升训练速度并降低内存使用

AI训练GithubHuggingfaceLlama 3MetaUnsloth大语言模型开源项目模型

llama-3-8b-bnb-4bit项目是一种高效的大语言模型微调方法,能将训练速度提升2-5倍,同时减少70%内存使用。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等热门模型,并提供面向初学者的Google Colab笔记本。用户可以快速微调模型并导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face。该工具降低了LLM微调的门槛,为开发者和研究者提供了便利。

LLM2Vec-Sheared-LLaMA-mntp - 三步实现大模型高效文本编码

GithubHuggingfaceLLM2Vec句子相似度开源项目文本编码无监督对比学习模型自然语言处理

LLM2Vec项目通过简单的三步法，将仅解码的大型语言模型转换为有效的文本编码器。这三步包括启用双向注意力机制、掩蔽下一个词预测和无监督对比学习。经过微调，这个模型能够在文本嵌入、信息检索和句子相似性等自然语言处理应用中取得高效表现。

flash-attention - 高效注意力机制加速深度学习模型训练

CUDAFlashAttentionGPU加速GithubPyTorch开源项目注意力机制

FlashAttention是一种高效的注意力机制实现,通过IO感知算法和内存优化提升计算速度并降低内存消耗。它支持NVIDIA和AMD GPU,适用于多种深度学习框架。最新的FlashAttention-3版本针对H100 GPU进行了优化。该项目提供Python接口,可集成到现有模型中,有助于加速大规模深度学习模型的训练过程。

相关项目

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