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改进GPT-2文本生成性能的开源项目,结合Optimum-Intel

此项目结合Optimum-Intel而优化GPT-2的文本生成,继承于HF模型库的GPT-2,并采用OMZ的Openvino IR,实现了无缓存的高效预测。该模型允许在Optimum-Intel环境中使用OVModelForCausalLM进行文本生成,具有长文本输出和多序列结果的功能,帮助提升生成效率。

gpt-ya2-v2 - 基于kpriyanshu256数据集优化的文本生成模型
GithubHuggingfacegpt2准确率开源项目数据集模型精调
gpt-ya2-v2利用kpriyanshu256数据集对gpt2模型进行微调,提高了文本生成的因果语言建模性能。主要训练参数包括学习率5e-05和批量大小8,采用Adam优化器和线性学习率调度。模型在测试中达到36.91%的准确性,展示了在文本生成任务中的有效性。
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。
gpt2-large - OpenAI开发的大规模语言模型,具有强大的文本生成能力
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAItransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Large是OpenAI开发的大型语言模型,拥有7.74亿参数。基于Transformer架构,该模型在大规模英文语料上进行预训练,可用于文本生成、写作辅助等多种自然语言处理任务。GPT-2 Large展现出强大的语言理解和生成能力,但也存在一些偏见和局限性。研究人员可利用它探索大规模语言模型的行为、能力和约束,为自然语言处理领域提供重要研究工具。
gpt2-medium - OpenAI开发的中型GPT-2语言模型用于多样化文本生成
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAITransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Medium是OpenAI开发的355M参数语言模型,基于transformer架构。该模型在大规模英文语料上预训练,可应用于文本生成、写作辅助和创意创作等领域。它展现出强大的语言理解和生成能力,但同时也存在潜在偏见和生成不实信息的风险。GPT-2 Medium主要面向研究人员和从业者,用于探索大型生成语言模型的特性和局限性。
mlx-gpt2 - MLX框架实现GPT-2模型:从零开始的深度学习之旅
GPT-2GithubMLX嵌入层开源项目自注意力训练循环
本项目展示了使用MLX框架从零实现GPT-2模型的完整过程。内容涵盖数据准备、词汇表创建和模型架构设计等核心步骤。该实现仅依赖MLX和NumPy库,可在MacBook上快速训练出能生成莎士比亚风格文本的模型。项目借鉴了Karpathy的GPT教程思路,并通过MLX框架重新实现,为深度学习爱好者提供了实践指南。
opt-2.7b - Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目文本生成模型自然语言处理预训练语言模型
OPT是Meta AI开发的开放预训练Transformer语言模型系列,参数规模125M至175B。采用先进数据收集和训练方法,性能与GPT-3相当。旨在促进大规模语言模型的可重复研究,扩大研究群体。主要基于英语语料预训练,使用因果语言建模,适用于文本生成和下游任务微调。OPT开放了完整模型访问权限,有助于研究大语言模型的工作原理、影响及相关挑战。
openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练
OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型,采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异,为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构,在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制,OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。
opt-30b - Meta AI开发的开源预训练语言模型GPT-3替代方案
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
OPT是Meta AI推出的Transformer语言模型系列,最大规模达175B参数。模型基于800GB数据训练,包含BookCorpus、CC-Stories等多个数据集,支持文本生成和下游任务微调。其开源性质使研究人员能够深入研究大规模语言模型的性能表现、伦理影响及安全性问题。
gpt2client - OpenAI GPT-2模型封装工具,简化文本生成操作
GPT-2GithubPython安装指南开源项目文本生成自然语言处理
gpt2-client是一款易于使用的GPT-2模型封装工具,支持从124M到1.5B的多种模型。通过简单的API调用,可以方便地下载、加载并使用GPT-2模型进行文本生成和微调。兼容Python 3.5以上和TensorFlow 1.X,适合自然语言处理研究和应用开发,提供高效的文本生成解决方案。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
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