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。

UltraFastBERT - 指数级加速的BERT语言模型训练与推理方案

BERTGithubUltraFastBERT开源项目机器学习神经网络语言模型

UltraFastBERT是一个开源项目，旨在通过创新的快速前馈（FFF）层设计实现BERT语言模型的指数级加速。项目提供了完整的训练代码，以及在CPU、PyTorch和CUDA平台上的高效实现。包含训练文件夹、各平台基准测试代码，以及UltraFastBERT-1x11-long模型的配置和权重，可通过HuggingFace轻松加载使用。研究人员可以方便地复现结果，并进一步探索该突破性技术在自然语言处理领域的广泛应用潜力。

StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型

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StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型，涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型，如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列，旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用，提高模型性能和应用灵活性。此外，StableLM也适用于多种下游任务，为开发者和研究者提供了强大的工具，以推动人工智能领域的发展。

bge-reranker-large - 高效多语言文档重排序模型

FlagEmbeddingGithubHuggingface多语言嵌入模型开源项目模型语义检索重排序模型

BGE-Reranker-Large是一款开源的多语言文档重排序模型,支持中英文处理。该模型可对检索结果进行精确重排,有效提升检索质量。采用交叉编码器架构,在准确度和效率间实现平衡。使用简便,无需额外指令即可计算相似度,适用于多种检索增强场景。

Chinese-Mixtral-8x7B - 增强中文编解码能力的开源大模型

Chinese-Mixtral-8x7BGithubMoE模型增量预训练开源项目推理加速模型下载

Chinese-Mixtral-8x7B通过中文扩词表和增量预训练，提高了在中文编解码和生成理解能力。项目提供完整的开源模型及预训练代码，支持QLoRA训练和多种推理加速方案。其在中文知识和理解上的表现卓越，同时在英文方面也表现不俗，适用于各种中文自然语言处理应用场景。

datablations - 对在数据限制下扩展语言模型的方法的研究

C4Githublanguage models开源项目数据稀缺数据重复训练数据

本项目研究在数据受限情况下扩展语言模型的方法。通过对9000亿训练令牌和90亿参数模型进行实验，提出并验证了重复令牌和多余参数的计算优化法则。实验涵盖数据增强、困惑度过滤及去重处理。相关模型和数据集公开在仓库，有助于在资源有限情况下高效训练和优化语言模型。

MAP-NEO - 开源大语言模型性能卓越且训练过程透明

GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据

MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型，其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练，性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中，MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程，包括检查点、分词器、语料库和优化代码，为大语言模型研究提供了宝贵资源。

xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案

GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

web-llm - 浏览器语言模型推理引擎，完全支持OpenAI API

GithubOpenAI API兼容性WebGPUWebLLM大语言模型开源项目浏览器内推理

WebLLM是一款借助WebGPU技术，实现硬件加速的浏览器内语言模型推理引擎，无需服务器即可直接在浏览器内运行。完全兼容OpenAI API，并具备流式输出和JSON模式生成功能，支持广泛的模型集成。通过NPM或CDN可以快速集成到各类AI交互应用中，同时确保用户隐私安全，并享受高效的GPU加速体验。

DeepSeek-Coder-V2 - 开源代码语言模型

AI模型DeepSeek-Coder-V2GithubMoE模型代码智能开源模型开源项目

DeepSeek-Coder-V2是一款性能出色的开源代码语言模型，在多项代码相关任务中展现了强大实力。该模型支持338种编程语言，拥有128K的上下文长度，采用混合专家(MoE)架构。提供16B和236B两种参数版本，在代码生成、补全和修复等任务中表现卓越，同时在数学推理和通用语言任务中也展现出强大能力，为代码智能领域带来重要进展。

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill - 神经稀疏编码模型优化文档检索效率

GithubHuggingfaceOpenSearch变压器模型开源项目文档检索模型神经稀疏编码自然语言处理

opensearch-neural-sparse-encoding-doc-v2-distill是一种先进的学习型稀疏检索模型，能将文档编码为30522维稀疏向量。该模型在BEIR基准测试中表现出色，展现了优秀的零样本性能和搜索相关性。其67M的参数量和0.504的平均NDCG@10分数，体现了模型的高效性。结合OpenSearch神经稀疏特性和Lucene倒排索引，可实现快速精准的文档检索。

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