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dolma

3万亿令牌的多样化开放数据集与高性能管理工具

Dolma项目提供一个包含3万亿令牌的多样化开放数据集,涵盖网络内容、学术出版物、代码、书籍和百科材料。Dolma Toolkit是一款高性能工具包,能够高效整理大型数据集,支持并行处理、便捷移植、内置标签器、快速去重、扩展性和云支持。该项目由Allen Institute for AI开发,数据集可在HuggingFace平台下载。

DAMO-ConvAI - 达摩院对话式AI研究代码库
DAMO ConvAIGithub人工智能对话AI开源项目自然语言处理阿里巴巴
DAMO-ConvAI是达摩院对话式AI研究的开源代码库,汇集了多项前沿成果。项目在LREC-COLING 2024、EMNLP 2023和ACL 2023等顶级会议上发表论文,并在DSTC11-SIMMC赛道及Spider、SparC、CoSQL等排行榜上名列前茅。DAMO-ConvAI专注于对话系统、自然语言处理和机器学习领域的研究,为开发者提供丰富资源。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目
详尽介绍大型AI语言模型最新进展及开源资源,包括训练代码、数据集和预训练权重。收录Baichuan、Falcon、OpenLLaMA等模型,并关注开源与分布式训练框架如PyTorch和XLA生态。提供全面资源链接,帮助研究人员和开发者了解当前AI模型的最前沿动态。
llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列,提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码,支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展,实施严格的使用政策。项目包含多个仓库,构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈,为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
MMDialog - 推进多模态开放域对话研究的大规模数据集
GithubMMDialog多模态对话数据集大规模数据开放域对话开源项目自然语言处理
MMDialog是一个包含丰富文本和图像信息的大规模多轮对话数据集。它提供详细的数据统计、格式说明和评估方法,适用于多模态开放域对话研究。学术研究人员可通过申请流程获取该数据集,用于非商业性研究。MMDialog为自然语言处理领域的多样化对话任务研究提供了重要资源。
DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库
GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习
NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库,专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具,改善图像、视频和音频的处理,同时解决CPU瓶颈,支持跨多平台框架使用。此外,DALI利用GPUDirect Storage技术,从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输,显著提升处理速度。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建:300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内,通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型,但以不到500美元的投入,在多数据集上表现出色,并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储,对TinyLlama模型进行了调整,重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力,并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
OneDollarAI - 经济实惠的大语言模型访问平台
AI工具LLMMeta LLaMa 3人工智能大语言模型订阅服务
onedollarai.lol提供每月1美元的大语言模型访问服务。该平台汇集了Meta LLaMa 3和Microsoft Phi等多种先进LLM,为AI爱好者、研究人员和开发者提供经济实惠的选择。这项服务使高质量AI技术变得更加平易近人,让更多用户有机会体验和应用先进的人工智能技术。通过提供具有竞争力的价格,该平台正在改变人们使用和体验AI技术的方式,使其不再局限于高端用户。
doremi - 创新算法提升语言模型训练效率
DoReMiGithub代理模型分布鲁棒优化开源项目数据混合优化语言模型
DoReMi是一种优化语言模型数据集混合的算法。它通过分布鲁棒优化调整数据混合,适应不同目标分布。算法训练小型代理模型动态调整各领域数据权重,并利用预训练参考模型避免对高熵领域过于悲观。DoReMi显著提高大型模型训练效率,如280M代理模型可使8B参数模型达到基线性能的速度提高2.6倍。项目提供PyTorch实现,包含快速可恢复的数据加载器和下游评估工具。
datumaro - 综合数据集管理与转换工具
Dataset Management FrameworkDatumaroGithub开源项目数据集质量检查数据集转换模型集成
Datumaro是一个全面的数据集管理工具,支持多种数据格式的读取、写入及转换,并提供注释处理和数据过滤功能。该工具还能进行数据集质量检查、模型推理、数据集比较及统计,协助用户有效进行数据集合并、拆分和采样,并与OpenVINO等模型集成。一览详细功能及使用指南,请参阅官方文档。
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