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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。

rknn-llm - 瑞芯微芯片大语言模型部署软件栈
AI模型部署GithubRKLLMRockchip芯片大语言模型开源项目模型转换
rknn-llm是瑞芯微芯片专用的大语言模型部署软件栈,包含模型转换工具RKLLM-Toolkit、运行时库RKLLM Runtime和RKNPU内核驱动。支持RK3588和RK3576系列平台,兼容TinyLLAMA、Qwen、Phi、ChatGLM3等多种主流大语言模型。该项目注重性能优化和量化精度提升,持续增加新功能,为开发者提供高效的AI模型部署方案。
Qwen2.5-Coder-1.5B - 提高代码生成和推理的新一代开源模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Codertransformers代码推理代码生成开源项目模型长上下文支持
Qwen2.5-Coder通过扩展训练数据集,提高了在代码生成、推理和修复方面的性能,支持最长128K标记的文本处理,适用于多种实际应用。
Qwen2.5-Coder-1.5B-Instruct - 支持超长文本处理的智能代码生成模型
GithubHuggingfaceQwen2.5-Coder代码生成大语言模型开源项目指令微调模型长文本处理
基于Qwen2.5架构开发的代码特化大语言模型,通过5.5万亿token训练提升了代码生成、推理和修复能力。模型支持长文本处理,具备代码智能体和数学推理功能,采用transformers架构并集成多项先进技术,为代码开发提供全面的辅助支持
internlm2-base-7b - 高效处理超长文本的多功能开源模型
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目模型评测语言能力
InternLM2-Base-7B是一个适应性强的开源模型,支持处理长达20万字的文本,具备精确的信息检索能力,并在推理、数学、编程任务中表现优异。通过OpenCompass工具验证,其性能适合广泛应用,是研究人员和开发者的理想选择。
ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架
ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应
ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。
Qwen2.5-1.5B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth功能提升模型微调效率,优化内存占用
GithubHuggingfaceQwen2.5Transformer多语言支持开源项目性能提升指令微调模型
Qwen2.5系列包括多种尺寸和优化功能,提升编程与数学能力,支持29种语言,并具备长上下文处理能力。利用Google Colab上的免费notebook,可实现模型微调的速度提升和内存使用优化。Qwen2.5-1.5B-Instruct强化了指令响应、长文本生成、多语言处理及结构化数据处理能力。
Qwen2.5-7B-Instruct-GGUF - Qwen2.5-7B-Instruct的多样化量化方案增强模型适应性
ARM芯片GithubHuggingfaceQwen2.5-7B-Instruct开源项目性能优化模型训练数据集量化
项目采用llama.cpp的最新量化方案对Qwen2.5-7B-Instruct模型进行优化,提供灵活的量化格式以匹配各类硬件环境。更新的上下文长度管理与先进的分词器,无论选择传统的Q-K量化还是新兴的I-quant,各种档次的文件都能帮助设备实现性能与速度的平衡。尤其是对ARM架构的专门优化,即便在低RAM环境下,用户也能凭借有限的资源获得可行的使用体验。
chinese-roberta-wwm-ext-large - 中文自然语言处理的全词掩码预训练模型
BERTGithubHuggingface中文自然语言处理全词掩码开源项目模型知识蒸馏预训练模型
中文BERT全词掩码预训练模型加速中文自然语言处理,提升精准语义理解。基于Google BERT并结合全词掩码策略,其在文本分类、情感分析以及问答系统等多种NLP应用中表现优异,是探索中文语言理解的有力工具。
OneTrainer - 多功能稳定扩散训练平台
GithubOneTrainerStable Diffusion图像增强开源项目数据集工具训练方法
OneTrainer支持多种Stable Diffusion模型、训练方法和格式,提供全面的训练功能。其主要特色包括自动备份、图像增强、Tensorboard集成和多分辨率训练等。此外,还具备数据集和模型工具,便于自动化字幕生成和蒙版创建。OneTrainer兼具命令行和图形界面模式,支持通过详细文档和Discord社区进行交流和贡献。
Qwen1.5-1.8B - 多语言大规模语言模型支持32K上下文长度
GithubHuggingfaceQwen1.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen1.5是Qwen2的预览版,基于Transformer架构开发的解码器语言模型。它推出了8种不同规模的模型版本,涵盖0.5B至72B的常规模型和一个14B的MoE模型。相较于前代产品,Qwen1.5在对话系统性能、多语言处理能力和32K长文本理解等方面均有显著改进。技术上,该模型采用了SwiGLU激活函数、注意力机制的QKV偏置和分组查询等创新方法,同时优化了针对多语言和编程代码的分词器。
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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手,通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能,支持100+编程语言,与主流编辑器无缝集成,显著提升开发效率和代码质量。

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