REST

创新检索式推测解码加速大语言模型生成

REST 语言模型推理加速检索式生成推测解码 Github 开源项目

REST是一种创新检索式推测解码方法，利用数据存储检索草稿令牌以加速大语言模型生成。无需额外训练，可即插即用于现有语言模型。在HumanEval和MT-Bench测试中，REST展现显著速度提升，为提高大语言模型效率开辟新途径。

streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架

AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型

StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。

orpo - 无参考模型的语言模型偏好优化技术

GithubORPO人工智能开源项目机器学习模型训练自然语言处理

ORPO是一种新型语言模型训练方法，无需参考模型即可实现偏好优化。项目展示了ORPO在AlpacaEval、MT-Bench和IFEval等基准测试中的性能。ORPO训练的Mistral-ORPO-β模型在AlpacaEval官方排行榜上获得14.7%的长度控制胜率。项目开源了多个预训练模型和训练日志，为AI研究和开发提供了重要资源。

TriForce - 层级推测解码实现长序列生成的高效无损加速

GithubTriForce开源项目推理加速无损加速深度学习长序列生成

TriForce是一种新型长序列生成加速技术，无需额外训练即可使用。通过层级推测解码方法，该技术在保持生成质量的同时大幅提高速度。TriForce支持多种长上下文Llama模型，提供片上和卸载运行模式以适应不同硬件。在A100和RTX 4090等GPU上，TriForce展现出优异性能，为大型语言模型的高效部署开辟新途径。

gritlm - 采用生成代表性指令微调技术的先进语言模型

Generative Representational Instruction TuningGithubGritLM嵌入开源项目生成语言模型

本页面详细介绍了生成代表性指令微调（GRIT）技术，该技术训练大型语言模型同时处理生成和嵌入任务。GritLM 7B在大规模文本嵌入基准测试（MTEB）中树立了新标杆，并在多种生成任务中表现出色。GritLM 8x7B在开放生成语言模型中表现最佳，同时在嵌入任务中保持领先。GRIT结合生成和嵌入训练，无性能损失，并提高了检索增强生成（RAG）的速度超过60%。代码和模型均已免费开放，欢迎社区贡献和使用。

c4ai-command-r-v01 - 多语言生成和推理的高效大型语言模型

C4AI Command-RGithubHuggingface多语言生成工具使用开源项目文档引用模型生成模型

C4AI Command-R是一款35亿参数的生成模型，适用于推理、摘要和问答等多种场景，具备强大的多语言生成能力，支持包括中文在内的10种语言。该模型在Hugging Face等平台提供实验机会，其开放权重设计方便多重用途的使用。采用优化的Transformer架构，并通过有监督微调以符合人类优选方式。通过特定的提示模板，模型能有效执行引用生成，提高回答的准确度和效用。

fastllm - 纯C++实现的跨平台大语言模型推理库

GPU加速Githubc++实现fastllm多平台大模型推理开源项目

fastllm是一个纯C++实现的大语言模型推理库，无第三方依赖，支持多平台部署。这个开源项目具有快速的推理速度，支持多种模型格式，可实现多卡部署和流式输出。fastllm兼容ChatGLM、Qwen、LLAMA等多种模型，提供Python接口和自定义模型结构功能。该项目适用于需要高效、灵活部署大语言模型的场景。

Restormer - 高效Restormer Transformer实现高分辨率图像修复

GithubRestormerTransformer图像去噪图像去雨开源项目高分辨率图像恢复

研究提出了一种名为Restormer的高效Transformer模型，通过多头注意力和前馈网络设计，实现了长距离像素交互，适用于大图像处理。该模型在图像去雨、单图像运动去模糊、散焦去模糊（单图像和双像素数据）和高斯及真实图像去噪等任务中表现优异。Restormer的训练代码和预训练模型已发布，并被选为CVPR 2022的口头报告。用户可通过Colab或命令行测试预训练模型。

Predibase - 开发者平台实现大语言模型的高效调优与部署

AI工具AI模型LLMLoRAXPredibase微调

Predibase为开发者提供大语言模型调优和部署服务。该平台支持低成本高效率地微调和部署开源大语言模型，性能可媲美GPT-4。平台采用先进微调技术和高效服务基础设施，支持云端或私有环境部署。Predibase具备企业级安全性，保障用户对模型和知识产权的完全控制。开发者可通过Predibase快速评估、微调和部署特定任务的大语言模型，有效降低AI应用开发和运营成本。

H2O - 提升大型语言模型推理效率的关键token识别技术

GithubH2OKV缓存大语言模型开源项目推理效率注意力机制

H2O项目提出了一种创新的KV缓存实现方法，通过识别对注意力分数贡献最大的少数token，显著减少了大型语言模型推理的内存占用。该项目引入了Heavy Hitter Oracle (H2O)作为KV缓存淘汰策略，在多个任务中验证了其准确性。在OPT-6.7B和OPT-30B模型上，H2O显著提高了推理吞吐量并减少了延迟，为大型语言模型的高效推理提供了新的解决方案。

RETRO-pytorch - 基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型

GithubPytorchRETRO开源项目检索增强语言模型深度学习神经网络

RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。

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