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

switch-base-32 - 高效稀疏性提升了大规模语言模型训练速度

GithubHuggingfaceMasked Language ModelingSwitch TransformersT5专家模型开源项目模型语言模型

Switch Transformers通过混合专家模型提高了屏蔽语言模型任务的训练速度，相较于T5，其微调任务表现更佳。该模型使用稀疏MLP替代传统前馈层，并在Colossal Clean Crawled Corpus上预训练，实现了4倍训练加速。研究还探讨了其环境影响并提供详细技术细节及源代码链接。

bert-base-chinese - BERT预训练模型在中文自然语言处理中的应用

BERTGithubHuggingface中文模型开源项目掩码语言模型模型自然语言处理预训练

bert-base-chinese是一个专为中文自然语言处理设计的预训练BERT模型。该模型采用独立字词片段随机掩码训练方法，适用于掩码语言建模等任务。由HuggingFace团队开发，拥有12层隐藏层和21128词汇量。虽然可能存在潜在偏见，但为中文NLP应用提供了有力支持。研究人员可通过简洁的Python代码快速应用此模型。

DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型

DeepSeek-V2GithubHuggingface多头潜在注意力大规模语言模型开源项目模型混合专家模型自然语言处理

DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。

labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用

GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理

LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型，由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示，适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型，并通过mean_pooling方法获取句子嵌入，以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理，多语言文本分析更加轻松。

BayLing - 跨语言对齐与指令遵循的多语言大模型

BayLingGithub交互翻译多语言大语言模型开源项目指令跟随

BayLing是一个开源的多语言大规模语言模型，专注于跨语言对齐和指令遵循。该模型在英汉双语生成、指令执行和多轮交互方面表现优异，可在16GB显存的消费级GPU上运行。BayLing支持翻译、写作、创作和建议等多种任务，为用户提供多语言智能辅助。

kobigbird-bert-base - 基于稀疏注意力的韩文BigBird预训练模型，优化长序列处理

BERTGithubHuggingfaceKoBigBird开源项目模型稀疏注意力长序列韩语

该项目利用稀疏注意力机制，扩展BERT模型以处理更长的序列。KoBigBird模型通过从韩文BERT检查点暖启动，能够以更低的计算成本处理最长达4096的序列。推荐使用BertTokenizer进行标记化，支持更改注意力模式和参数配置，以优化不同任务的性能。

distilroberta-base - DistilRoBERTa：轻量高效的英语语言模型

DistilRoBERTaGithubHuggingface开源项目机器学习模型模型蒸馏自然语言处理语言模型

DistilRoBERTa-base是RoBERTa-base的精简版本,采用与DistilBERT相同的蒸馏技术。模型包含6层结构,768维向量和12个注意力头,总参数量为8200万,比原版减少33%。在保持相近性能的同时,处理速度提升一倍。主要应用于序列分类、标记分类和问答等下游任务的微调。该模型在英语处理上表现优异,但使用时需注意其可能存在的偏见和局限性。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

LaBSE-en-ru - 精简优化的英俄双语句向量模型

GithubHuggingfaceLaBSE句子相似度开源项目模型深度学习自然语言处理语言嵌入

LaBSE-en-ru是一个为英语和俄语优化的句向量模型。该模型通过精简词汇表，将参数量减少到原版的27%，同时保持了英俄双语嵌入质量。它支持快速生成句子嵌入，适用于跨语言语义相似度计算等任务。开发者可使用Python和Transformers库轻松获取句子嵌入。这个轻量级模型为处理英俄双语文本的研究和应用提供了高效工具。

chatglm3-6b-base - 多语言支持的高性能开源基础语言模型

ChatGLM3-6BGithubHuggingfaceTHUDM大语言模型开源模型开源项目模型自然语言处理

ChatGLM3-6B-Base是ChatGLM系列的最新开源基础语言模型，采用多样化训练数据和优化策略，在10B以下模型中性能卓越。它支持工具调用、代码执行和Agent任务等复杂场景，适用于学术研究和商业应用。该模型为开发者和研究者提供了强大的语言处理基础，推动了自然语言处理技术的发展。

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