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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。

gpt2_chinese - 使用15G中文语料和31亿tokens完成GPT2训练教程
GithubHuggingfacegpt2transformerszero_nlp中文开源项目模型训练
该项目使用15G中文语料和31亿个tokens,在单张3090显卡上运行60多小时,成功训练出中文版本的GPT2模型。项目提供教程指导如何使用transformers库实现中文文本生成。
alias-gpt2-small-x21 - 文本生成工具,提高自然语言处理效果
Apache 2.0GithubHuggingfacealias-gpt2-small-x21偏见与公平开源项目文本生成模型语言模型
alias-gpt2-small-x21是由Stanford CRFM开发的文本生成模型,延续了GPT-2的能力,适用于多种自然语言处理任务。需注意模型中的偏见和风险,不应用于产生敌意环境,并需考虑其碳排放的环境影响。
picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本
GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成
picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本,采用NumPy全面编写,前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢,不支持多重训练或高级的采样方法,但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境,极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。
gpt2 - HPU处理器上运行GPT2的Gaudi配置方案
GithubHuggingfaceOptimum Habana人工智能开源项目机器学习模型模型训练硬件加速
GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案,通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口,支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理,可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容,并提供HPU专属训练参数。
tiny_random_distilgpt2 - 基于GPT-2的轻量级文本生成模型
GithubHuggingface开源开源项目授权许可未知模型版权软件许可
tiny_random_distilgpt2是一个基于GPT-2的语言模型,采用模型压缩技术实现,主要用于文本生成任务。该模型相比原始GPT-2模型体积更小,适合在计算资源有限的环境中使用。
osintgpt - 基于GPT模型的开源情报分析Python包
GithubOSINT GPTOpenAIPython包向量存储开源项目文本分析
osintgpt是一个基于OpenAI GPT模型的Python包,用于文本分析和开源情报(OSINT)应用。它提供文本嵌入计算、相似文档搜索、交互式GPT对话等功能。该工具集成了SQLite数据库用于管理对话数据,并支持Qdrant向量存储以实现高效的向量相似度搜索。osintgpt适用于研究人员进行OSINT数据分析,但需注意使用过程中可能涉及的相关服务费用。
gpt2-arxiv - 基于GPT-2的学术文本生成与预测工具
ArXivGithubHuggingfacegpt2-arxiv人工智能开源项目文本生成模型训练参数
该模型通过GPT-2深度学习框架和超过160万ArXiv手稿摘要的训练,实现文本生成与预测。支持预测性输入和学术参考推荐,适用于多种科研与文本分析场景。
modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
opt-13b - Meta AI开源的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
OPT是由Meta AI推出的开源大语言模型系列,在性能和规模上可比肩GPT-3。这个模型主要基于英语文本训练,采用因果语言建模方法,整合了先进的数据收集和训练技术。它的开源特性使研究人员能够深入研究大语言模型,支持文本生成和下游任务等多种应用场景。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
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