kan-gpt

语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现

KAN-GPT PyTorch 语言模型生成预训练变换器 Kolmogorov-Arnold网络 Github 开源项目

KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器，用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集，体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破，进一步提升AI语言技术。

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介绍相关项目

GPT2 - PyTorch优化实现的自然语言生成模型

GPT-2GithubPyTorch开源项目文本生成深度学习自然语言处理

该项目是OpenAI GPT-2模型的PyTorch实现，提供模型训练、文本生成和指标可视化功能。代码设计兼顾可读性和性能优化，支持多GPU训练、自动混合精度和梯度检查点等特性。项目提供详细的命令行使用说明，并可在Google Colab中进行交互式文本生成和模型评估。

gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术

GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型

这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词，可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署，便于开发者进行实际应用开发和模型微调。

AnyGPT - 基于离散序列建模的多模态语言模型

AnyGPTGithub多模态语言模型大语言模型开源项目模态转换离散序列建模

AnyGPT是一款基于离散序列建模的多模态语言模型，能够统一处理语音、文本、图像和音乐等多种模态。该模型通过将不同模态数据转换为统一的离散表示，实现了模态间的转换和自由对话。AnyGPT包含基础模型和聊天模型两个版本，前者实现了四种模态的对齐，后者基于AnyInstruct数据集训练，支持灵活的多模态交互。

torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络

CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目

项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的训练、验证和量化，支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发，已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重，适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。

nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架

GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型

nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架，重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成，包括训练循环和模型定义，能够轻松复现GPT-2（124M）。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点，并提供了详细的入门指南，涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。

kogpt - 韩语生成预训练模型

GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型

由KakaoBrain开发的KoGPT，是一个专注于韩语的生成预训练模型，广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集，具备卓越的文本生成能力。然而，使用期间可能生成不恰当内容，主要用于学术研究与技术开发，用户在使用时需严格遵守其许可协议。

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。

image-gpt - 支持多数据集的生成预训练模型

CIFAR10Fashion-MNISTGithubImage GPTPyTorch开源项目生成式预训练

Image GPT是一个基于生成像素预训练模型（Generative Pretraining from Pixels）的PyTorch实现，支持多种预训练模型和数据集。该项目允许下载预训练模型、量化图像、进行生成预训练和分类微调。它还具有BERT风格的预训练、支持加载OpenAI预训练模型等功能。目前，使用单个NVIDIA 2070 GPU可在Fashion-MNIST上实现高效训练，简化了多种图像数据集上的生成模型训练和应用流程。

gpt2 - 大规模文本生成模型的创新特性

GPT-2GithubHuggingface偏见开源项目文本生成机器学习模型语言模型

这是一款基于Transformer架构的预训练模型，以因果语言建模为目标在大量英文数据上进行自监督学习。它专注于从给定提示生成文本，可用于直接文本生成或针对特定任务的微调。尽管展示了高质量文本生成的能力，该模型可能反映其训练数据中的偏见，使用时需谨慎。这一模型应用广泛，包括文本生成和特征提取等领域。

GPT-2 - 开源语言模型训练与实现探索

GPT-2Github代码复现开源项目数据预处理模型架构训练循环

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

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