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RWKV-infctx-trainer

突破序列长度限制的RWKV模型训练工具

RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具,突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练,保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集,采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持,适用于长文本和复杂上下文处理场景。

KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型
GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型
KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。
ml-engineering - 大规模语言模型与多模态模型的训练方法
BLOOM-176BContextual.AIGithubHuggingFaceLarge Language ModelsVLM开源项目
本指南系统介绍了方法、工具和逐步操作说明,帮助工程师成功训练大规模语言模型(LLM)和多模态模型(VLM)。内容涵盖丰富的脚本和命令,适合LLM/VLM训练工程师和操作员使用。基于作者在开源BLOOM-176B和IDEFICS-80B模型训练中的经验,提供有效解决方案,并持续更新,服务于ML社区。
gpt-neox - 大规模语言模型训练库,支持多系统和硬件环境
DeepSpeedEleutherAIFlash AttentionGPT-NeoXGithubMegatron Language Model开源项目
GPT-NeoX是EleutherAI开发的库,专注于在GPU上训练大规模语言模型。它基于NVIDIA的Megatron,并结合了DeepSpeed技术,提供前沿的架构创新和优化,支持多种系统和硬件环境。广泛应用于学术界、工业界和政府实验室,支持AWS、CoreWeave、ORNL Summit等多个平台。主要功能包括分布式训练、3D并行、旋转和嵌入技术,以及与Hugging Face等开源库的无缝集成。
Qwen1.5-72B - 支持多语言与性能提升的单向解码模型
GithubHuggingfaceQwen1.5Transformer架构多语言支持开源项目性能提升模型语言模型
Qwen1.5是一种基于Transformer架构的单向解码语言模型,提供包括0.5B至72B的多种尺寸,以及一个14B的MoE版本。该模型支持多语言和稳定的32K上下文长度,并显著提高聊天模型的性能。其采用SwiGLU激活和改进的分词器,适合多语言应用。建议结合SFT、RLHF等后续训练使用,无需依赖远程代码,是一种实用的文本生成工具。
vram-48 - 专为大规模语言模型设计的推理优化框架
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-48是一个针对大规模语言模型推理进行优化的开源框架。该框架通过优化显存使用和支持多种模型并行技术,实现了在有限硬件资源下高效运行大型语言模型。vram-48提供灵活的配置选项,允许根据具体需求调整推理性能。这个项目为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了一个有力工具,用于探索和部署先进的语言处理应用。
Moonlight-L3-15B-v2-64k - 改进高效上下文处理增强模型稳定性
GithubHuggingfaceMoonLight-L3-15B-V2-64K上下文图像生成开源项目微调模型角色扮演
新版本显著提升了上下文处理能力,并通过64K上下文微调和精细指令模板,输出更连贯和富有创意。新版本成功消除了幻觉问题,增强了对提示的准确理解,并在角色扮演数据集上进行了微调,适用于角色扮演和图像提示生成。用户可体验类似Character.ai的效果,并通过反馈机制推动进一步优化。
LongMem - 为语言模型赋予长期记忆能力
GithubLongMem开源项目评估语言模型长期记忆预训练
LongMem项目通过创新的长期记忆机制提升了语言模型的性能。该项目实现了记忆库、检索机制和联合注意力等核心技术,使模型在内容学习任务中表现优异。项目开源了完整代码,包括环境配置、模型结构和评估方法,为研究者提供了便利的复现和探索工具。LongMem为自然语言处理领域开辟了新的研究方向。
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct - 卓越代码生成能力和128K长文本支持
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder人工智能代码生成大型语言模型开源项目模型长文本处理
Qwen2.5-Coder-7B-Instruct是基于Qwen2.5开发的代码专用大语言模型。该模型在代码生成、推理和修复方面表现出色,为代码智能体等实际应用奠定了坚实基础。模型支持处理高达128K tokens的长文本,拥有7.61B参数,采用因果语言模型架构。除了增强编码能力,它还在数学和通用任务中保持了优秀表现。开发者可通过简洁的代码示例快速上手使用此模型进行文本生成。
deepseek-coder-6.7B-base-AWQ - 大规模训练的代码语言模型,支持项目级代码补全和填充
GithubHuggingfaceIris数据集PyTorch开源项目模型模型训练深度学习神经网络
deepseek-coder-6.7B-base是一个在2万亿token上训练的大规模代码语言模型。采用16K窗口大小和填空任务训练,支持项目级代码补全和填充。在多个编程语言基准测试中表现优异,擅长代码补全、生成和理解。模型由87%的代码和13%的中英文自然语言构成,可支持多语言编程任务。
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