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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。

Arabic-Whisper-CodeSwitching-Edition - 针对阿拉伯语和英语混合语音的优化识别模型
GithubHuggingfacetransformers代码转换开源项目模型语言模型语音识别阿拉伯语
本模型是经过精调的OpenAI Whisper Large v2版本,旨在提升阿拉伯语和英语混合语音的识别精度。基于阿拉伯-英语代码切换数据集训练,适用于处理多语言环境中的阿拉伯语和英语混合语音。虽然在该特定场景中表现优异,但在其它语言或单语言场景中性能可能有所下降。
ESFT - 专家专门化微调提升稀疏大语言模型性能
ESFTGithub专家混合大语言模型开源项目效率提升模型微调
ESFT项目提出专家专门化微调方法,针对Mixture-of-Experts架构的大语言模型进行高效定制。通过仅调整任务相关部分,该方法提高了模型效率和性能,同时降低资源消耗。项目开源了训练代码和评估脚本,方便研究人员应用于自有模型和数据集。这一技术为大规模语言模型的个性化和优化提供了新思路。
t5-v1_1-large - 自然语言处理的统一文本到文本框架
C4GithubHuggingfaceT5开源项目文本到文本转换模型自然语言处理转移学习
T5 Version 1.1在自然语言处理中提供了一种统一的文本到文本转换框架,融入了多项技术改进,如GEGLU激活函数和特定的模型架构,适用于多种NLP任务的微调。尽管仅在C4数据集上进行了预训练,但在下游任务中表现出色,适合数据丰富的任务之后微调,为现有NLP任务提供了有效支持。
T0pp - 多任务语言模型展现跨任务零样本泛化能力
GithubHuggingfaceT0多任务学习开源项目模型自然语言处理语言模型零样本学习
T0是一系列基于T5的编码器-解码器模型,通过多任务微调实现零样本跨任务泛化。该模型在多项自然语言处理任务中表现优于GPT-3,参数量仅为其1/16。T0能够根据自然语言指令完成情感分析、阅读理解、逻辑推理等未见任务。研究还评估了模型在性别偏见识别和复现方面的表现。
t5-v1_1-xxl - Google T5模型的改进版本 提升多种NLP任务性能
C4数据集GithubHuggingfaceT5开源项目模型自然语言处理迁移学习预训练模型
t5-v1_1-xxl是Google T5模型的改进版本,采用GEGLU激活函数和优化的预训练策略。该模型在C4数据集上进行预训练,具有更大的d_model和更小的num_heads及d_ff参数。t5-v1_1-xxl在摘要、问答和文本分类等多种NLP任务中表现出色。研究人员可以利用这一模型进行迁移学习,促进自然语言处理技术的进步。
mt5-small - 跨101种语言的预训练文本转换模型
GithubHuggingfacemT5多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型
mt5-small是一个基于T5架构的多语言预训练模型,涵盖101种语言。该模型在mC4数据集上预训练,可应用于多种自然语言处理任务。mt5-small为多语言NLP研究提供了坚实基础,但需要针对特定任务进行微调才能发挥其全部潜力。这个开源项目为跨语言AI应用开发提供了重要工具。
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。
DeepSeek-V2-Lite - 创新架构驱动的高效混合专家语言模型
DeepSeek-V2GithubHuggingface多头潜在注意力大规模语言模型开源项目模型混合专家模型自然语言处理
DeepSeek-V2-Lite是一款采用创新架构的混合专家(MoE)语言模型。通过多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE技术,该模型实现了训练和推理的高效性。模型总参数量为16B,激活参数为2.4B,在多项英文和中文基准测试中表现优异,超越了同类7B密集模型和16B MoE模型。DeepSeek-V2-Lite支持单40G GPU部署和8x80G GPU微调,为自然语言处理研究提供了一个高性能且资源友好的选择。
faster-whisper-base - 多语言自动语音识别与转录效率提升的开源工具
CTranslate2GithubHuggingfaceWhisperfaster-whisper开源项目模型模型转换自动语音识别
faster-whisper-base是将OpenAI的Whisper-base模型转换为CTranslate2格式的项目,支持多语言自动语音识别。模型保留FP16精度,用户可以通过CTranslate2的compute_type选项进行模型类型调整,适合需要高效语音转录的应用。
BitNet-Transformers - 缩放1-bit大语言模型,提高GPU内存利用率
BitNet-TransformersGithubHuggingfaceLLama(2)Wikitext-103pytorch开源项目
BitNet-Transformers项目使用Llama (2)架构,并通过1-bit权重缩放技术,实现对大型语言模型的高效训练和推理。该项目基于Huggingface Transformers,显著降低了GPU内存占用,从原始LLAMA的250MB减少到BitNet模型的最低要求。用户可通过wandb实时追踪训练进度,并在Wikitext-103上进行训练。项目提供了详细的开发环境配置和训练步骤指南,为研究者和开发者提供有力支持。
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