based

结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构

Based 语言模型线性注意力效率召回 Github 开源项目

Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。

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介绍相关项目

bce-embedding-base_v1 - 中英双语语义表征模型提升RAG检索性能

BCEmbeddingGithubHuggingfaceRAG双语开源项目模型语义表征跨语种

bce-embedding-base_v1是一个针对检索增强生成(RAG)优化的中英双语语义表征模型。该模型在中英文语义搜索和问答任务中表现出色，适用于多个领域，并可方便地集成到langchain和llamaindex等框架。无需特殊指令，bce-embedding-base_v1能高效召回相关文本，为RAG应用提供可靠的语义基础。

mpt-7b - 高性能开源大语言模型

GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理

MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。

gte-multilingual-reranker-base - 高效多语言文本重排模型，提升信息检索性能

GithubHuggingfacegte-multilingual-reranker-base多语言处理开源项目文本嵌入模型阿里巴巴云高性能

gte-multilingual-reranker-base是GTE系列中的多语言文本重排模型，适用于多语言信息检索。其采用编码器架构，在推理速度和硬件需求上均有显著优势，支持超70种语言及处理长达8192词元的文本。另有商业API版本可通过阿里云获得，实验结果获得优秀评价，详见相关论文。

distiluse-base-multilingual-cased - 多语言句子嵌入模型支持语义搜索和文本相似度分析

GithubHuggingfacesentence-transformers句子相似度向量嵌入多语言模型开源项目模型语义搜索

distiluse-base-multilingual-cased是基于sentence-transformers的多语言句子嵌入模型，将句子和段落映射至512维向量空间。该模型支持多语言处理，适用于聚类、语义搜索和跨语言文本相似度分析。它提供高质量的句子嵌入，并可通过简洁的Python代码实现句子编码，为自然语言处理任务提供有力支持。

LookaheadDecoding - 创新并行算法加速大型语言模型推理

GithubJacobi迭代LLMLookahead Decoding并行解码开源项目推理加速

LookaheadDecoding项目开发了一种创新的并行解码算法，旨在加速大型语言模型(LLM)的推理过程。该方法不依赖草稿模型或数据存储，而是结合Jacobi迭代和n-gram缓存技术，有效减少解码步骤。实验结果显示，在多个数据集上可将延迟降低1.5到2.3倍。项目提供便捷的安装和使用方式，并支持FlashAttention技术，可广泛应用于各类LLM场景。

deberta-v3-base - 高效预训练语言模型提升自然语言理解任务性能

DeBERTaGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型

DeBERTa-v3-base是一种改进的预训练语言模型，采用ELECTRA风格预训练和梯度解耦嵌入共享技术。该模型在SQuAD 2.0和MNLI等自然语言理解任务上表现优异，超越了RoBERTa等基准模型。它具有12层结构、768维隐藏层、86M骨干参数和128K词表。研究人员可通过Hugging Face Transformers库对其进行微调，应用于多种自然语言处理任务。

byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代

ByT5GithubUTF-8字节开源项目自然语言处理语言模型预训练

ByT5作为mT5模型的无词元化版本，通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明，ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当，并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码，还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点，为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。

switch-base-128 - 探索语言模型优化与参数缩放的最新进展

GithubHuggingfaceSwitch Transformers专家开源项目模型混合专家蒙面语言建模语言模型

Switch Transformers采用专家混合（MoE）模型架构，针对掩码语言模型（MLM）任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层，提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练，表现出优于T5的微调效果，并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速，适合需要高效语言模型的应用。

e5-base-v2 - 多任务训练的自然语言处理模型

GithubHuggingfaceMTEBSentence Transformers开源项目机器学习模型模型评估自然语言处理

e5-base-v2是一个经过多任务训练的语言模型，主要用于句子相似度计算和文本分类。该模型在MTEB基准测试中展现出优秀性能，涵盖亚马逊评论分类、问答检索和文本聚类等多个领域。e5-base-v2可应用于信息检索、文本匹配和语义搜索等多种自然语言处理场景。

gte-multilingual-base - 多语言自然语言处理模型支持广泛NLP任务

GithubHuggingfaceMTEBsentence-transformers多语言模型开源项目模型自然语言处理语义相似度

gte-multilingual-base是一个多语言自然语言处理模型，支持80多种语言。该模型可用于文本聚类、语义搜索、分类等多种NLP任务，在MTEB基准测试中表现优异，尤其擅长跨语言任务。它为处理多语言文本数据和语义分析提供了灵活的解决方案。

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