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optimized-gpt2-250m

深入解析优化版GPT-2的模型特性与技术实现

optimized-gpt2-250m是一个基于GPT-2架构的优化模型,具备250M参数规模。模型文档涵盖核心技术参数、应用场景、训练方法、性能评估等技术细节,同时阐述了模型局限性与最佳实践。适合开发者了解模型性能并进行实际部署。

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。
gpt2-chinese-cluecorpussmall - 中文GPT2预训练模型与多模态扩展简介
GPT2GithubHuggingfaceTencentPretrainUER-py开源项目文本生成模型预训练
项目涵盖了使用UER-py和TencentPretrain的中文GPT2模型的预训练过程,从GPT2-distil到GPT2-xlarge的多个版本。借助CLUECorpusSmall数据集,这些模型有效支持中文文本生成,并扩展至多模态预训练。模型可通过UER-py Modelzoo或HuggingFace下载,用于实际文本生成应用。
rugpt3small_based_on_gpt2 - 俄语预训练语言模型基于GPT-2架构
GPTGithubHuggingfaceTransformers俄语开源项目模型自然语言处理预训练模型
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。
T0_3B - 小规模T0模型超越GPT-3,进行零样本自然语言任务处理
GithubHuggingfaceT0偏见与公平性开源项目模型模型训练自然语言处理评估数据
T0*模型通过自然语言提示实现零样本任务泛化,性能超越GPT-3,且模型体积缩小至16分之一。该模型在多任务提示数据集中微调,能够针对未见任务做出高效预测。适用于多种推理场景,包括情感分析、句子重排列和词义判断等。其训练数据源自多个数据集并经过严谨评估,保障模型性能可靠性。虽然T0*模型参数较大,但通过优化和并行化方案能够有效应用于多GPU环境。
subnet9_Aug17 - transformers模型的特点与优化指导
GithubHuggingfaceTransformers偏见开源项目模型模型卡碳排放训练数据
文档介绍了transformers库中的模型,涵盖开发细节、使用场景及局限性。根据模型卡的建议,用户可以了解模型的偏见、风险和局限,及如何开始使用。简要说明了性能评估、环境影响和技术规格,并提供起步代码和细节。详细信息建议查看相关存储库和文献。
internlm2-chat-7b - 70亿参数大模型实现20万字超长文本理解及多场景智能对话
GithubHuggingfaceInternLM2人工智能代码解释器大语言模型开源项目模型超长上下文
InternLM2-chat-7b作为书生·浦语第二代大模型的70亿参数版本,搭载20万字超长上下文理解技术,在复杂推理、数学运算、代码编程等核心任务上性能卓越。模型集成代码解释器和数据分析工具,通过增强型工具调用机制高效完成多步骤任务。在MMLU、AGIEval等主流评测基准上展现出同级别最优性能。该开源项目面向学术研究完全开放,同时提供免费商业授权渠道。
HuatuoGPT-II - 创新医疗AI模型在中文医疗场景超越GPT-4
GithubHuatuoGPT2中文医疗人工智能医疗大语言模型开源项目领域适应
HuatuoGPT-II是一款面向医疗领域的大型语言模型,采用一阶段适应方法提升医学知识和对话能力。在多项医疗基准测试中表现优异,专家评估和最新医学执照考试中超越GPT-4。项目开源了多个版本模型、训练代码和部分数据,为医疗AI研究提供支持。
BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2 - Google开发的压缩版BERT模型 2层128隐藏单元2注意力头
BERTGithubGoogleHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理
BERT-Tiny_L-2_H-128_A-2是Google研发的轻量级BERT模型。该模型采用2层结构、128个隐藏单元和2个注意力头,大幅降低了计算资源需求。它在保持BERT核心功能的同时,适用于资源受限环境,为快速部署和实时处理提供了高效解决方案。这一压缩版BERT模型在自然语言处理任务中平衡了性能和资源消耗。
Megatron-LM - 优化GPU训练技术 加速大规模Transformer模型
GPU优化GithubMegatron-CoreMegatron-LM分布式训练大语言模型开源项目
Megatron-LM框架利用GPU优化技术实现Transformer模型的大规模训练。其Megatron-Core组件提供模块化API和系统优化,支持自定义模型训练。该项目可进行BERT、GPT、T5等模型预训练,支持数千GPU分布式训练百亿参数级模型,并提供数据预处理、模型评估和下游任务功能。
recipe-nlg-gpt2-train11_15 - 使用优化的GPT-2模型在Recipe-NLG数据集上进行食谱生成实验
GPT-2GithubHuggingfaceRTX 3090RecipeNLGrecipe-nlg-gpt2-train11_15开源项目模型食谱生成
该项目通过对GPT-2模型进行针对Recipe-NLG数据集的优化,探索食谱生成的新可能性。使用RTX 3090显卡在Vast.AI上进行约14小时的训练,并启用混合精度以提高效率。训练设定为0.45 epoch,保留5%数据用于评估,采用学习率5e-05和Adam优化器,结合线性学习率策略。支持Pytorch 1.13.0和Transformers 4.24.0等框架,适合专业人士关注的技术性能。
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