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InfiniTransformer

非官方的PyTorch和Transformers实现

InfiniTransformer是一个非官方的PyTorch和Transformers实现,支持Llama3和Gemma模型。包含两种Infini注意力实现类型:全模型替换和仅替换注意力层。详细介绍了从克隆仓库、安装依赖到训练和推理的步骤,便于用户快速上手和扩展。

Transformers-Recipe - 学习与应用Transformer的指南
AttentionGithubNLPTransformer开源项目强化学习计算机视觉
该指南为自然语言处理(NLP)及其他领域的学习者提供了丰富的Transformer学习资源,包括基础介绍、技术解析、实际实现和应用。通过精选的文章、视频和代码示例,帮助用户深入掌握Transformer模型的理论与实践。
repeat - 开源自然语言处理库
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库,提供了多种预训练模型和工具。该库支持文本分类、命名实体识别和机器翻译等任务,具有良好的文档支持和定期更新特性。研究人员和开发者可以使用Transformers构建和部署NLP应用。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包,旨在通过简化模型训练和应用,提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型,便于执行各种文本分析和生成任务。
InfLLM - 优化大规模语言模型处理超长序列的无训练记忆方法
GithubInfLLM大语言模型开源项目训练无关方法记忆单元长序列处理
InfLLM是一种新型无训练记忆方法,可有效处理超长序列。通过将远程上下文存储在额外的存储单元中并采用高效机制进行注意力计算,InfLLM在保持长距离依赖捕捉能力的同时,提高了处理效率。即使在序列长度达到1,024K的情况下,InfLLM仍表现优越,无需连续训练即可超越许多基线模型。
linformer - 线性复杂度自注意力机制的PyTorch实现
GithubLinformerPytorch开源项目深度学习神经网络自注意力机制
Linformer是一个基于PyTorch的高效自注意力机制实现。通过将注意力矩阵投影到低维度空间,它实现了线性复杂度,适合处理长序列数据。项目提供简洁API,支持构建语言模型和自注意力层。尽管在自回归任务和可变序列长度方面有局限,但其高效性已在Facebook的生产环境中得到验证,为处理大规模数据提供了新的解决方案。
recurrent-memory-transformer-pytorch - Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现助力超长序列处理
GithubPyTorchRecurrent Memory Transformer人工智能开源项目深度学习自然语言处理
Recurrent Memory Transformer的PyTorch实现项目致力于解决超长序列处理问题。该模型通过创新的记忆机制和高效注意力机制,可处理长达百万token的序列。项目提供简便的安装使用方法,支持XL记忆和记忆回放反向传播等先进功能。这一实现在长序列处理、因果推理和强化学习等领域展现出优异性能,为AI研究和应用开发提供了实用工具。
gemma_pytorch - Gemma模型的官方PyTorch实现及多平台推理支持
AI模型GemmaGithubPyTorch开源项目机器学习自然语言处理
gemma_pytorch项目是Gemma模型的官方PyTorch实现,支持CPU、GPU和TPU多平台推理。项目提供PyTorch和PyTorch/XLA两种实现,涵盖2B、7B、9B和27B等多个模型变体及量化版本。通过Docker可快速部署环境并进行推理。项目还包含最新的Gemma v2和CodeGemma模型支持,为用户提供全面的Gemma模型应用方案。
attention-is-all-you-need-pytorch - PyTorch版Transformer模型,采用自注意力机制
BPEGithubPyTorchTransformer modelWMT 2014 英德翻译开源项目自注意力机制
本项目基于《Attention is All You Need》论文实现了PyTorch版Transformer模型,利用自注意力机制替代传统的卷积和循环结构,在WMT 2014英德翻译任务中表现出色。项目支持模型训练和翻译,部分字节对编码相关部分尚未完全测试,仍在开发中。提供详细的教程,包括数据预处理、模型训练和测试步骤,为用户提供全面指导。
transformers-interpret - 快速解读Transformer模型的工具,只需2行代码
GithubTransformers Interprettransformers可视化开源项目文本分类解释工具
Transformers-interpret是一款为Transformer模型设计的解释工具,只需简单代码即可实现。支持文本和计算机视觉模型,并可在笔记本中展示或保存为PNG和HTML文件。通过导入预训练模型和tokenizer,用户能快速获得预测分类解释,并提供可视化功能。此项目基于Captum库构建,支持多标签分类等功能,帮助开发者深入理解模型决策。
torchscale - 高效扩展Transformer模型的PyTorch开源库
DeepNetGithubLongNetPyTorchTorchScaleTransformers开源项目
TorchScale是一个PyTorch开源库,旨在帮助研究人员和开发者有效扩展Transformer模型。该库专注于开发基础模型和AGI架构,提升建模的通用性、能力以及训练的稳定性和效率。其关键功能包括DeepNet的稳定性、Foundation Transformers的通用性、可延展性的Transformer和X-MoE的效率。最新更新涉及LongNet和LongViT等创新架构,支持多种应用,如语言、视觉和多模态任务,用户仅需几行代码即可快速创建和调整模型。
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