tuned-lens

变压器模型分层预测机制的解析工具

Tuned Lens transformer 机器学习自然语言处理模型解释 Github 开源项目

Tuned Lens是一个开源工具包，用于分析变压器模型的分层预测过程。该工具通过训练和评估调谐镜头，展示了模型如何逐层构建预测。它使用仿射变换替代模型后几层，从中间表示中提取最佳预测，为研究人员提供了深入了解模型内部机制的方法。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

AiLearning-Theory-Applying - 人工智能领域的全面学习资源

AiLearning-Theory-ApplyingGithubTransformer开源项目机器学习深度学习自然语言处理

AiLearning-Theory-Applying项目提供人工智能领域的全面学习资源，覆盖基础知识、机器学习、深度学习及自然语言处理。项目持续更新，附带详尽注释和数据集，便于理解与操作，助力初学者及研究人员迅速掌握AI理论及应用实践。

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

LITv2 - 基于HiLo注意力的快速视觉Transformer

GithubHiLo注意力LITv2图像分类开源项目目标检测视觉Transformer

LITv2是一种基于HiLo注意力机制的高效视觉Transformer模型。它将注意力头分为两组,分别处理高频局部细节和低频全局结构,从而在多种模型规模下实现了优于现有方法的性能和更快的速度。该项目开源了图像分类、目标检测和语义分割任务的预训练模型和代码实现。

inspectus - 机器学习可视化利器助力深度模型解析

GithubInspectusJupyter分布图开源项目机器学习注意力可视化

Inspectus是一个为机器学习设计的可视化工具，集成于Jupyter笔记本环境。通过Python API，它提供注意力机制可视化功能，包括注意力矩阵、查询令牌热图等，有助于理解模型内部运作。工具还支持数据分布分析和异常检测，可用于Hugging Face模型及自定义注意力图。Inspectus致力于简化机器学习模型的分析过程，为研究和开发提供支持。

LLMtuner - 使用 LoRA、QLoRA 等最佳实践对 Llama、Whisper 和其他 LLM 进行微调

GithubLLMTunerLLM微调LlamaLoRAWhisper开源项目

LLMTuner 提供类 scikit-learn 接口，让用户便捷微调如 Llama、Whisper 等大型语言模型。通过 LoRA 和 QLoRA 等技术实现高效微调，内置推理功能和一键启动的交互式 UI，简化模型展示和共享。此外，LLMTuner 还支持未来在 AWS 和 GCP 等平台上的部署。欢迎加入 PromptsLab 社区，探索和讨论最新的开源模型调优技术。

Multi-Task-Transformer - 场景理解多任务变压器模型 TaskPrompter和InvPT

GithubTransformer场景理解多任务学习开源项目深度学习计算机视觉

Multi-Task-Transformer项目提供两种场景理解多任务变压器模型:TaskPrompter和InvPT。TaskPrompter利用空间-通道多任务提示进行密集场景理解,InvPT采用倒金字塔架构。这些模型在单目深度估计和3D目标检测等任务中表现出色,并在ICLR2023和ECCV2022会议上发表。项目开源代码和预训练模型,支持多种计算机视觉应用。

other - 高性能开源自然语言处理框架

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

Transformers是一个开源的自然语言处理框架，提供多种预训练模型和工具。支持文本分类、问答和生成等任务，适用于研究和生产环境。该框架易用且灵活，可处理多语言文本，支持迁移学习。Transformers定期更新，紧跟NLP领域最新进展，为用户提供丰富的API和优化的性能。

commented-transformers - 精细注释的Transformer在PyTorch中的实现

Attention机制BERTGPT-2GithubPyTorchTransformer开源项目

详细注释的Transformer实现，涵盖从头创建Transformer系列，包括注意力机制和整体Transformer的实现。提供双向注意力、因果注意力及因果交叉注意力的实现，以及GPT-2和BERT模型的单文件实现，兼容torch.compile(..., fullgraph=True)以提高性能。

AgentTuning - 提升大语言模型的多任务代理能力

AI代理AgentTuningGithubLLM开源项目机器学习自然语言处理

AgentTuning项目通过多种代理任务的交互数据微调大语言模型,增强其通用代理能力。实验表明,经过AgentTuning的模型在新的代理任务中展现出良好的泛化能力,同时保持了强大的语言处理能力。项目开源的AgentInstruct数据集和AgentLM模型为相关研究提供了重要参考。

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