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高效稀疏性提升了大规模语言模型训练速度

Switch Transformers通过混合专家模型提高了屏蔽语言模型任务的训练速度,相较于T5,其微调任务表现更佳。该模型使用稀疏MLP替代传统前馈层,并在Colossal Clean Crawled Corpus上预训练,实现了4倍训练加速。研究还探讨了其环境影响并提供详细技术细节及源代码链接。

Chinese-Mixtral - 使用Sparse MoE架构的中文Mixtral模型
Chinese-MixtralGithubMixtral大模型量化开源项目指令精调稀疏混合专家模型
模型基于Mistral.ai的Mixtral模型开发,经过中文增量训练与指令精调,具备处理长文本(原生支持32K上下文,实测可达128K)的能力。包括中文Mixtral基础模型与指令模型,显著提升数学推理和代码生成性能。通过llama.cpp进行量化推理,最低仅需16G内存。开源提供代码、训练脚本与详细教程,支持多种推理和部署工具,适合个人电脑本地快速部署量化模型。
self-speculative-decoding - 无损加速大型语言模型的创新推理方案
GithubLLM加速Self-Speculative Decoding层跳过开源项目推理优化草稿验证
Self-Speculative Decoding是ACL 2024的一个开源项目,提出了一种无损加速大型语言模型(LLMs)的新方法。该技术通过草稿生成和验证两个阶段,在不增加额外训练和内存的情况下提高LLM推理速度。这一创新方案保证了输出质量和模型兼容性,为LLM加速提供了高效且易于实施的解决方案。
transformers - 机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库,覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型,适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括: - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外,还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用,支持模型间的快速切换与无缝整合。
DiT-MoE - 16亿参数规模的稀疏化扩散Transformer模型
DiT-MoEGithub图像生成开源项目扩散模型深度学习混合专家
DiT-MoE项目采用混合专家模型,将扩散Transformer扩展至16亿参数规模。作为扩散Transformer的稀疏版本,DiT-MoE在保持与密集网络相当性能的同时,实现了高效的推理。项目提供PyTorch实现、预训练权重和训练/采样代码,并包含专家路由分析和Hugging Face检查点。通过混合专家方法,DiT-MoE在模型扩展和推理优化方面展现出显著优势。
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。
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。
sparsify - 机器学习模型推理优化解决方案
GithubNeural MagicSparsify开源项目推理加速模型优化深度学习
Sparsify使用先进的剪枝、量化和蒸馏算法,在加速推理的同时保持模型精度。该工具由两部分组成:Sparsify Cloud,提供实验创建、管理和结果比较的在线平台;Sparsify CLI/API,作为Python包和GitHub库,支持本地实验运行与云端同步。当前版本正逐步转向大语言模型优化。
LLM-Shearing - 使用结构化剪枝加速大语言模型的预训练
GithubLLaMA开源项目教程模型转化结构化剪枝语言模型
本项目通过结构化剪枝显著提升大语言模型的预训练效率。通过剪枝优化LLaMA等大型基础模型,得到更小但同样强大的语言模型。实验结果显示,与从头开始预训练相比,剪枝显著降低了计算成本。项目提供详尽的代码库、评估脚本和剪枝日志,及多种经过指令微调的模型。
xllm - 便捷微调大语言模型,集成最新优化技术
GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发
X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具,集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法,显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化,而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型,并可无缝对接HuggingFace Hub,适用于生产环境和快速原型设计,有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。
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豆包MarsCode

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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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台,能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐,Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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讯飞文书依托讯飞星火大模型,为文书写作者提供从素材筹备到稿件撰写及审稿的全程支持。通过录音智记和以稿写稿等功能,满足事务性工作的高频需求,帮助撰稿人节省精力,提高效率,优化工作与生活。

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