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Sophia

随机二阶优化器提升语言模型预训练效率

Sophia是一种为大规模语言模型预训练设计的随机二阶优化器。它通过支持更大学习率,提高了训练速度和模型性能。该项目提供Sophia-G优化器的实现,包含超参数调优指南和GPT-2训练脚本,方便研究人员应用这一优化技术。Sophia适用于GPT-2等不同规模的模型,展现了良好的扩展性。

loraplus - 提升大型模型微调效率的创新技术
GithubICML 2024LoRA+低秩适应开源项目模型微调超参数优化
LoRA+是一种创新的低秩适应技术,专注于提高大型模型的微调效率。该技术引入新的超参数优化训练过程,尤其适合处理复杂的下游任务。项目提供完整代码实现,兼容Hugging Face Trainer和自定义训练流程,并附带GLUE基准测试和图像分类示例。LoRA+在多种任务中表现出色,为研究人员和开发者提供了改进大型模型微调效果的有力工具。
Megatron-DeepSpeed - 分布式训练框架助力大规模语言模型预训练
DeepSpeed配置GPT预训练GithubMegatron-DeepSpeed分布式训练开源项目预处理数据
Megatron-DeepSpeed是一个集成DeepSpeed的大规模语言模型预训练框架。它支持多GPU和多节点分布式训练,提供数据预处理、预训练、微调和下游任务评估等完整流程。该框架针对BERT、GPT等模型优化,实现高效大规模训练。集成DeepSpeed的流水线并行和ZeRO-DP技术,进一步提升训练效率和灵活性。
pythia-2.8b - 大规模语言模型研究工具包,提供多尺度模型和训练检查点
GithubHuggingfacePyTorchPythia人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Pythia-2.8B是EleutherAI开发的大规模语言模型研究套件中的一员,专注于促进模型可解释性研究。该模型包含25亿参数,基于Transformer架构,使用Pile数据集训练。提供154个训练检查点,便于深入分析模型演化过程。尽管主要用于研究,其性能与同等规模的OPT和GPT-Neo模型相当。Pythia-2.8B采用Apache 2.0许可证,可通过Hugging Face Transformers库轻松部署。
PiSSA - 高效微调大语言模型的创新方法
GithubPiSSA低秩适应参数高效微调大语言模型奇异值分解开源项目
PiSSA是一种创新的参数高效微调方法,通过优化关键奇异值和向量来增强大语言模型性能。相较于LoRA,PiSSA展现出更快的收敛速度和更优的效果。在多个基准测试中,PiSSA的表现全面超越LoRA。这种方法不仅保留了LoRA的参数效率和量化兼容性优势,还大幅降低了4位量化误差。PiSSA初始化迅速,易于从LoRA转换。在多种模型和任务中,PiSSA均表现出色,为大语言模型的高效微调提供了新的可能性。
SmallLanguageModel-project - 自主构建完整的语言模型,从数据采集到训练一步到位
GithubPythonSmallLanguageModel依赖安装开源项目数据处理模型训练
该项目提供全面的构建语言模型指南,包括数据收集、预处理及模型训练。项目涵盖从数据采集到训练多种模型(如BERT、GPT、Seq-2-Seq)的全部必要工具和步骤。适用于Python 3.8及以上版本,通过详细的教程和文档帮助开发者高效实现模型训练与应用。
t-few - 参数高效微调方法优于GPT-3上下文学习
GithubT-Few参数高效微调少样本学习开源项目自然语言处理预训练语言模型
t-few项目提出一种少样本参数高效微调方法,在多个NLP任务中表现优于GPT-3的上下文学习。项目开源代码包含环境配置、实验运行等功能,并在RAFT基准测试中达到领先水平。这为NLP领域少样本学习提供了高效且低成本的解决方案,研究人员可基于此进行深入研究。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
florence2-finetuning - 视觉语言模型的高效微调实现
Florence-2Github分布式训练开源项目微调微软视觉语言模型
本项目展示了Florence-2模型的微调方法。Florence-2是一个基础视觉语言模型,特点是模型小且性能强。项目包含模型安装、数据准备和代码修改说明,并提供单GPU及分布式训练脚本。这些工具可用于Florence-2的特定任务训练,适用于各种计算机视觉和视觉语言任务。
gemma-2-9b-it - 优化模型微调,降低内存使用,提升处理性能
GithubHuggingfacetransformers免费调优内存优化开源项目机器学习模型量化模型
采用Unsloth技术,通过4bit量化实现Gemma 2 (9B)模型在低内存环境下的高效微调。Google Colab笔记本适合初学者,便于用户添加数据集和运行,获得性能提升至2倍的微调模型,支持导出为GGUF、vLLM或上传至Hugging Face,并减少内存使用达63%。
Lion - 对抗蒸馏框架提升大型语言模型能力
GithubLion大型语言模型对抗蒸馏开源项目指令微调自然语言处理
Lion项目开发了一种对抗蒸馏框架,通过模仿、辨别和生成三个阶段从专有大型语言模型中提取知识。该框架不断挑战学生模型,提升其能力。使用70k指令数据训练后,Lion (7B)模型性能接近ChatGPT。项目公开了模型权重、训练和推理代码,在开放式生成和推理任务中表现出色。Lion致力于推进语言模型研究,仅限研究用途。
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