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RWKV-infctx-trainer

突破序列长度限制的RWKV模型训练工具

RWKV深度学习训练器无限上下文DeepSpeedGithub开源项目

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。

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介绍相关项目
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力，支持128K令牌的长文本上下文，并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持，包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
recurrent-memory-transformer - 记忆增强型Transformer为Hugging Face模型提升长序列处理能力
GithubHugging FaceRecurrent Memory Transformer开源项目机器学习模型自然语言处理长文本处理
Recurrent Memory Transformer (RMT)是为Hugging Face模型设计的记忆增强型循环Transformer。通过在输入序列中添加特殊记忆标记，RMT实现了高效的记忆机制，能够处理长达1M及以上的token序列。项目提供RMT实现代码、训练示例和评估工具，在BABILong等长文本基准测试中表现优异，为研究长序列处理提供了有力支持。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力，增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌，提供因果语言模型架构，适合多领域应用。支持29种语言，包括中文、英语和法语，为开发者提供多样化的功能。
OpenRLHF - 高性能强化学习框架助力大规模语言模型优化
GithubOpenRLHFRLHF框架分布式训练开源项目强化学习模型微调
OpenRLHF是一款基于Ray、DeepSpeed和Hugging Face Transformers构建的高性能强化学习框架。该框架简单易用，兼容Hugging Face模型和数据集，性能优于优化后的DeepSpeedChat。它支持分布式RLHF，能够在多GPU环境下进行70B+参数模型的全规模微调。OpenRLHF集成了多项PPO实现技巧以提升训练稳定性，同时支持vLLM生成加速和多奖励模型等先进特性，为大规模语言模型优化提供了强大支持。
swift - 轻量级基础架构，专为深度学习开发者打造的训练与推理框架
GithubSWIFT在线工具多模态大模型开源项目模型培训深度学习
SWIFT平台支持超过300种大型语言模型与50多种多模态模型的训练、微调和部署。提供NEFTune、LoRA+、LLaMA-PRO等先进的训练技术及适配器库，针对各种研发和生产环境。同时，平台提供Gradio web-ui及深度学习课程助力初学者快速上手。
rbt3 - 改进中文自然语言处理的全词掩蔽预训练模型
BERTGithubHuggingfaceRoBERTa-wwm-ext中文预训练全词遮蔽开源项目模型自然语言处理
rbt3是重新训练的三层RoBERTa-wwm-ext模型，采用全词掩蔽技术的中文BERT预训练模型，设计用于提升中文自然语言处理的效率。该模型加强了对完整单词的识别，从而提高填空任务的准确性和语言理解能力。由专业团队在开源基础上开发，支持fill-mask任务，并提供多种资源以支持后续研究。例如，Chinese MacBERT和Chinese ELECTRA可以在不同应用场景中提升自然语言处理性能。利用TextBrewer工具，可在该模型中实现知识蒸馏，进一步扩展其应用潜力。
Qwen2.5-0.5B-bnb-4bit - 支持多语种的先进自然语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持开源项目指令遵循模型模型微调长文本生成
Qwen2.5是一款先进的自然语言处理工具，支持29种语言，显著提高了指令执行、长文本生成和结构化数据理解能力。基础模型具有0.5亿参数，采用变压器架构，支持128K的上下文长度。用户可以通过Unsloth平台轻松微调模型，降低内存占用，提高处理速度，从而为开发者提供创新和优化的性能支持。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5-72B模型4位量化版支持128K长文本及多语言处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长文本处理
Qwen2.5-72B指令微调模型通过GPTQ技术实现4位量化，降低了模型部署门槛。模型支持中英等29种语言，具有出色的代码开发和数学运算能力，可处理128K tokens长度的输入文本并生成8K tokens的输出。基于RoPE等技术的transformers架构使其在长文本理解、结构化数据处理等任务中表现稳定。
Qwen2.5-14B-Instruct-bnb-4bit - 高效微调多语言模型，优化长文本生成
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth多语言支持开源项目模型模型微调长文本支持
Qwen2.5模型利用Unsloth方法优化指令微调过程，节省70%的内存，支持多种模型如Llama 3.1和Gemma 2。同时，提供易用的Google Colab工具，支持多语言和长文本处理，适用于生成长达8000字符的内容，并集成到Transformers库中，便于部署应用。
deepseek-coder-7b-instruct-v1.5 - 基于2T代码数据训练的4K上下文智能编程模型
DeepSeek CoderGithubHuggingface人工智能代码生成大语言模型开源项目机器学习模型
DeepSeek Coder是一个开源的代码生成语言模型，通过2T代码数据预训练和2B指令数据微调，具备4K上下文窗口。该模型支持代码生成与理解功能，开发者可通过Hugging Face平台便捷部署，并允许商业应用场景。
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