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InfiniTransformer

非官方的PyTorch和Transformers实现

InfiniTransformerPyTorch🤗TransformersLlama3Gemma modelGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
vision_transformer - 视觉Transformer和MLP-Mixer模型库 高性能图像识别
FlaxGithubJAXMLP-MixerVision Transformer图像识别开源项目
项目包含多种视觉Transformer(ViT)和MLP-Mixer模型实现,提供ImageNet和ImageNet-21k预训练模型及JAX/Flax微调代码。通过交互式Colab笔记本可探索5万多个模型检查点。这些高性能图像分类模型代表了计算机视觉的前沿进展。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
the-incredible-pytorch - PyTorch资源，包括教程、项目及工具库等
GithubPyTorch开源项目教程机器学习深度学习神经网络
详尽解析PyTorch生态系统！本项目集成了丰富的教程、库和视频资源，全面覆盖从基本知识到先进技术的不同需求。无论涉及数据可视化、对象检测或模型优化，均提供细致入微的资源，帮助各层次开发者提升机器学习实力。
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API，支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强，支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练，旨在提高预训练效率。
equiformer-pytorch - SE(3)/E(3)等变注意力网络的高效PyTorch实现
AIEquiformerGATv2GithubSE3 Transformers开源项目深度学习
Equiformer-pytorch是一个基于PyTorch的SE(3)/E(3)等变注意力网络实现。该项目采用MLP注意力机制和非线性消息传递，实现了最先进的性能。它支持可逆网络以提高内存效率，并集成了最新的球谐函数稀疏化技术，大幅提升计算效率。Equiformer-pytorch还提供边缘和邻接矩阵支持，适用于蛋白质折叠等各种3D原子图任务。
TransformerLens - 深入解析生成式语言模型的机制解释工具
GithubTransformerLens开源工具开源项目机械可解释性神经网络解析语言模型
TransformerLens是一个开源库，专门用于解释生成式语言模型的内部机制。它支持加载50多种开源语言模型，让研究人员能够访问模型的内部激活。用户可以缓存激活数据，并在模型运行时进行编辑、删除或替换。这个工具为深入理解复杂语言模型的工作原理提供了有力支持。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理
GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理
本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。
llama3-8B-usenet-merged - 高效NLP模型潜力与使用指南
GithubHuggingfacetransformers偏见开源项目模型语言处理限制
探讨使用transformers库的NLP模型，通过环境影响分析及初学者指南，了解其应用潜力及可能的偏见与限制。
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B - 开源调优模型，无RLHF实现性能突破
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能学会开源项目数据集无监督学习模型语言模型
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B是由北京智源研究院推出的开源模型，通过无RLHF调整实现卓越性能。该模型在Infinity-Instruct数据集上微调，有效提升Llama3-8B的算术和编程能力，形成强大的对话功能。在AlpacaEval 2.0和MT-Bench测试中表现出色。此项目仅用于学术研究，商业使用受限，模型输出内容准确性不受保证。
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