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Megatron-LM

优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型

Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - 创新技术实现大型语言模型微调的高效优化
GithubHuggingfaceLlama 3.1Unsloth内存优化开源项目性能提升模型模型微调
该项目开发了一种高效方法,大幅提升Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等大型语言模型的微调效率。通过提供多个免费的Google Colab笔记本,项目使各类用户都能便捷地微调Llama-3 8B、Gemma 7B和Mistral 7B等模型。这些笔记本界面友好,适合各层次用户使用。采用此方法可将微调速度提升2-5倍,同时将内存使用降低最多70%,显著优化了资源利用。
cramming - 探索单GPU一天内训练BERT语言模型的极限
BERTCramming Language ModelGLUEGithubPyTorchTransformer-based language model开源项目
本项目探索在单GPU上用一天时间预训练BERT语言模型的性能表现,旨在挑战当前以高算力为核心的趋势。通过调整预训练流程,展示了在严格计算限制下依然接近BERT性能,并分析不同改进对性能的影响。最新版本框架需要PyTorch 2.0,改善了数据预处理并提升了1-2% GLUE性能,提供了详细的代码运行和数据处理指南供研究和应用参考。
WizardLM - 增强大型语言模型执行复杂指令的开源项目
GithubWizardLM人工智能大语言模型开源模型开源项目指令跟随
WizardLM项目致力于增强大型预训练语言模型处理复杂指令的能力。通过创新训练方法,该项目使模型更好地理解和执行多步骤、高难度任务。WizardLM在编程、数学和通用对话等基准测试中表现卓越。项目开源多个不同规模的模型版本,为语言模型技术的研究与应用提供有力支持。
gte-large-zh - 中文语义相似度与检索的卓越表现模型
GithubHuggingfaceMTEBgte-large-zhsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度
gte-large-zh模型在MTEB中文基准测试中表现突出,涵盖句子相似度、文本分类、聚类、重排序和检索等多个任务。该模型在CMNLI和JDReview等数据集上的准确率超过80%,为中文自然语言处理应用提供了稳定的语义理解基础。
ScaleLLM - 优化大语言模型推理,兼容多种开源模型
GithubScaleLLM大模型推理开源项目生产环境集成开发高效性能
ScaleLLM是一个为大语言模型(LLMs)设计的高效推理系统,适用于生产环境。支持Llama3.1、Gemma2、Bloom、GPT-NeoX等多种开源模型,集成了CUDA图、前缀缓存、分块填充和推测解码等高级功能。项目正在积极开发,目标是提高效率并加入更多特性。现已上架PyPI,可通过pip安装。ScaleLLM还提供兼容OpenAI的REST API和本地聊天机器人UI,支持离线批量推理和在线分布式推理。
TransnormerLLM - 使用线性注意力机制的大规模语言模型
GithubTransNormerLLM大语言模型开源项目模型权重线性注意力机制高质量语料库
TransNormerLLM是一种高效的大规模语言模型,使用线性注意力机制,优于传统的软注意力模型。该模型训练于高质量语料库,包含1.4万亿个词元,支持中文、英语和多语言基准测试,在多领域表现出色。提供385M、1B和7B参数版本,开放给学术研究,商用需申请许可。
vram-40 - 优化Transformer模型的内存和性能实现
GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
vram-40项目专注于优化Transformer模型的内存使用和计算性能。通过改进的技术和算法,该项目旨在使大规模语言模型能在有限硬件资源上高效运行。这一实现方案可能有助于提高Transformer模型在各种应用场景中的实用性。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
ColossalAI - 提升大型AI模型训练的效率和可访问性
AI加速Colossal-AIGithub人工智能分布式训练大模型并行训练开源项目热门
Colossal-AI致力于使大型AI模型的训练更加经济、快速且易于获取。通过支持多种并行策略,包括数据并行、流水线并行、张量并行和序列并行,Colossal-AI可以大幅提高大规模模型训练的速度。此外,还集成了异构训练和零冗余优化器技术,使得在多GPU集群上的训练过程更加高效和灵活。Colossal-AI通过这些先进的功能,已被广泛应用于生产和研究场景,显著推动了AI技术的进步和应用。
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