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rugpt3small_based_on_gpt2

俄语预训练语言模型基于GPT-2架构

rugpt3small_based_on_gpt2是SberDevices团队开发的俄语预训练语言模型。基于GPT-2架构,该模型在80B个token上训练约3轮,序列长度为1024,并进行了2048上下文长度的微调。训练过程耗时一周,使用32个GPU。该模型为俄语自然语言处理提供了坚实基础,其详细设计和评估已在相关论文中记录。

modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
build-nanogpt - 从零构建GPT-2模型的开源教学项目
GPT-2GithubnanoGPT开源项目机器学习深度学习语言模型
build-nanogpt是一个开源教学项目,演示如何从零构建GPT-2模型。通过详细的Git提交记录和YouTube视频讲解,项目展示了124M参数GPT-2模型的完整构建过程。用户可在约1小时内重现模型,并可扩展至GPT-3规模。项目还提供模型训练示例、FAQ和勘误表,是深入理解大型语言模型原理的实用资源。该项目适合对大型语言模型感兴趣的开发者和研究人员,不仅提供了代码实现,还包含详细的解释和实践指导,有助于深入理解现代自然语言处理技术。
mpt-7b - 高性能开源大语言模型
GithubHuggingfaceMPT-7B大语言模型开源开源项目模型深度学习自然语言处理
MPT-7B是一个开源大语言模型,在1万亿英文文本和代码上预训练。其改进的Transformer架构支持高效训练和推理,可处理超长输入。模型采用ALiBi技术处理长序列,无需位置嵌入。MPT-7B支持商业使用,为开发者提供了适用于多种下游任务微调的强大基础模型。
Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF - 俄语高效指令模型,适用于低性能或移动设备
GithubHuggingfaceVikhr-Gemma-2B-instruct俄罗斯语数据集开源项目文本生成模型移动设备高效性
此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct,使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练,能效比基础模型提升5倍,支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异,适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发,致力于推动开源大型语言模型的创新。
alias-gpt2-small-x21 - 文本生成工具,提高自然语言处理效果
Apache 2.0GithubHuggingfacealias-gpt2-small-x21偏见与公平开源项目文本生成模型语言模型
alias-gpt2-small-x21是由Stanford CRFM开发的文本生成模型,延续了GPT-2的能力,适用于多种自然语言处理任务。需注意模型中的偏见和风险,不应用于产生敌意环境,并需考虑其碳排放的环境影响。
gpt-2-tensorflow2.0 - 在Tensorflow 2.0中实现的GPT-2模型预训练与文本生成
GPT-2GithubOpenAitensorflow开源项目文本生成模型预训练
该项目实现了OpenAi GPT-2模型在Tensorflow 2.0中的预训练和序列生成,并提供详细的设置和训练指南。用户可以使用示例数据进行预训练或下载OpenWebText数据进行训练。支持多GPU分布式训练,并提供命令行接口和TensorBoard集成,帮助高效地进行模型训练和优化。项目遵循MIT许可证,社区贡献和改进热烈欢迎。
gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型,在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异,超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见,GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。
saiga_llama3_8b - 基于Llama-3模型的俄语聊天自动化工具
GithubHuggingfaceLlama-3Saiga俄语聊天机器人对话格式开源项目模型生成模型
项目基于Llama-3模型开发,专注于俄语对话处理。通过优化提示格式和配置,提升在信息提供和故事创作方面的应用。最新版本v7在性能和用户交互上取得显著进步,并支持多种格式以满足不同开发需求。用户可通过Colab体验此工具,探索其多任务处理能力。
femtoGPT - 使用Rust实现的最小GPT模型,支持推理与训练
GPTGithubOpenCLRustfemtoGPT开源项目语言模型
femtoGPT是一个用Rust实现的最小生成预训练转换器,支持在CPU和GPU上进行GPT模型的推理与训练。项目从零开始构建了张量处理逻辑以及训练和推理代码,适合对大语言模型感兴趣并想深入了解其工作原理的用户。使用了随机生成、数据序列化和并行计算库,尽管速度较慢,但能在NVIDIA和AMD显卡上运行。
opt-13b - Meta AI开源的大规模预训练语言模型
GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
OPT是由Meta AI推出的开源大语言模型系列,在性能和规模上可比肩GPT-3。这个模型主要基于英语文本训练,采用因果语言建模方法,整合了先进的数据收集和训练技术。它的开源特性使研究人员能够深入研究大语言模型,支持文本生成和下游任务等多种应用场景。
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