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gpt2

HPU处理器上运行GPT2的Gaudi配置方案

GPT2模型在Habana Gaudi处理器(HPU)上的优化配置方案,通过GaudiConfig文件实现Fused Adam优化、梯度裁剪和混合精度训练。基于Optimum Habana接口,支持单/多HPU环境下的模型加载、训练和推理,可用于各类下游任务。配置方案与Transformers库完全兼容,并提供HPU专属训练参数。

AutoGPTQ - 基于GPTQ算法的LLM量化与推理优化工具包
AutoGPTQGPTQ算法Github安装指南开源项目推理速度量化模型
AutoGPTQ是基于GPTQ算法的LLM量化工具包,支持多种模型类型和硬件平台的推理优化,整合Marlin与Exllama内核,提升推理速度与性能,适合在资源受限环境中部署高效的语言模型。
nanoGPT - 简洁高效的中型GPT模型训练框架
GPT训练GithubPyTorchnanoGPT开源项目深度学习语言模型
nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。
papuGaPT2 - papuGaPT2推动波兰语生成和NLP研究
GithubHuggingfaceNLP模型papuGaPT2偏见分析开源项目文本生成模型深度学习
papuGaPT2采用GPT2架构,通过CLM目标进行自监督训练,利用Oscar语料库中的波兰子集,为NLP研究带来新机遇。适用于文本生成和下游任务微调,但可能生成含敏感内容和偏见的文本,建议只在研究中使用。展示了先进的训练方法以及文本生成技巧,包括不当用词过滤和少样本学习。
gpt2-small-portuguese - 葡萄牙语NLP高效精调模型的详细解析
GPorTuguese-2GithubHuggingfaceNLP任务开源项目微调模型葡萄牙语语言模型
研究展示了如何在有限资源下使用Hugging Face和fastai v2对英语GPT-2进行精调,构建出葡萄牙语语言模型。该模型基于GPT-2 small,经过一天训练获得37.99%的准确率和23.76的困惑度,显示了其在葡萄牙语文本生成及其他NLP任务中的表现。研究指出,迁移学习可在任何语言的前沿语言模型开发中发挥作用。
gpt2-medium - OpenAI开发的中型GPT-2语言模型用于多样化文本生成
GPT-2GithubHuggingfaceOpenAITransformer开源项目模型自然语言处理语言模型
GPT-2 Medium是OpenAI开发的355M参数语言模型,基于transformer架构。该模型在大规模英文语料上预训练,可应用于文本生成、写作辅助和创意创作等领域。它展现出强大的语言理解和生成能力,但同时也存在潜在偏见和生成不实信息的风险。GPT-2 Medium主要面向研究人员和从业者,用于探索大型生成语言模型的特性和局限性。
litgpt - 基于最新技术的多功能大型语言模型库
AI模型GithubLitGPT大规模部署开源项目微调热门预训练
LitGPT为开发者提供超过20种高性能的大型语言模型(LLMs),具备从头开始的实现、无抽象层和企业级的性能优化。适合于训练、微调和部署大规模应用,支持新手入门,简化企业级部署流程。提供全面的Python API文档和优化教程,使得部署AI模型更快速、更经济、更有效率。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
openai-gpt - 开创性语言模型推动自然语言处理发展
GPTGithubHuggingfaceOpenAI开源项目模型自然语言处理语言模型预训练
OpenAI GPT是基于Transformer架构的开创性语言模型,采用无监督预训练方法。它在文本推理、语义相似度和阅读理解等多项自然语言处理任务中表现优异,为后续GPT系列奠定了基础。该模型使用12层Transformer结构,在BooksCorpus数据集上进行预训练。尽管存在一些限制,OpenAI GPT仍是自然语言处理领域的重要里程碑。
autogpt4all - 为本地AI服务器快速配置和部署AutoGPT及GPT4All模型
AutoGPT4AllGPT4All模型GithubLocalAI开源开源项目脚本安装
AutoGPT4All通过bash和python脚本在本地AI服务器上支持配置和部署AutoGPT与GPT4All模型,实现无限制、完全免费且离线的查询操作。项目中也提供了定制模型链接和卸载功能,特别适合建设去中心化应用的开发者使用。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具,可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法,并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性,为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
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