mamba-minimal

单文件PyTorch实现的Mamba模型

Mamba PyTorch实现语言模型状态空间模型深度学习 Github 开源项目

mamba-minimal项目是Mamba模型的PyTorch单文件实现。该项目在保持代码简洁可读的同时，实现了与官方版本在前向和反向传播上相同的数值输出。虽未优化速度，但为理解Mamba架构提供了有价值的资源。项目包含文本生成示例，方便研究者和开发者使用和学习Mamba模型。

pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现

GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理

pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程，为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目，研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理，并在此基础上进行进一步的实验和创新。

Transformer-from-scratch - 简洁实现Transformer模型的入门教程

GithubLLMPyTorchTransformer开源项目模型训练自然语言处理

该项目展示了如何用约240行代码实现Transformer模型,包含基于PyTorch的训练演示和详细的Jupyter Notebook。使用450Kb样本数据集,在单CPU上20分钟内完成训练,帮助初学者理解大型语言模型的原理和实现过程。

mt5-tiny-random - 轻量级随机mt5模型用于多语言文本处理测试

GithubHuggingfaceMT5人工智能小型模型开源项目模型测试自然语言处理

mt5-tiny-random是一个用于测试的微型随机mt5模型，专为多语言文本处理实验而设计。项目包含mt5-make-tiny-model.py脚本，展示了模型的创建过程。这个轻量级工具为开发者提供了一个便捷的平台，用于探索和验证mt5模型在不同语言文本转换任务中的表现。

languagemodels - 轻松实现低内存大语言模型推理的Python库

GPU加速GithubLanguage ModelsPython大语言模型开源项目语义搜索

该Python库简化了大语言模型的使用，最低内存需求仅为512MB，确保所有推理在本地完成以保障数据隐私。支持GPU加速及多种模型配置，功能涵盖文本翻译、代码补全、语义搜索等，适合教育和商业用途。用户可通过简单的pip命令安装，在REPL、笔记本或脚本中使用。详见官方网站的文档与示例程序。

picoGPT - 极简风格的GPT-2实现版本

GPT-2GithubNumPypicoGPT代码实现开源项目模型生成

picoGPT是一个极简风格的GPT-2实现版本，采用NumPy全面编写，前向传播过程在短短40行代码中展开。它虽然运行缓慢，不支持多重训练或高级的采样方法，但其独特的简化设计提供了一种有趣的学习与试验环境，极适合AI和机器学习领域的爱好者及开发者。

TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama

GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理

TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目，重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程，包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器，在40GB A100 GPU上训练3小时/轮，共9小时。虽处于概念验证阶段，存在长文本截断等限制，但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具，适用于文本生成等自然语言处理任务研究。

Jamba-tiny-dev - 轻量级机器学习模型助力Jamba架构开发调试

GithubHuggingfaceJamba实验开发开源项目机器学习模型模型调试语言模型

Jamba-tiny-dev作为一款小型机器学习模型，专注于Jamba架构的开发测试场景。模型仅包含319M参数并完成40B tokens训练，具备快速部署和可靠输出的特点，主要应用于单元测试等开发环境。需要注意的是，该模型并未经过充分训练，不适合用于生成高质量文本内容。

MiniCPM - 轻量级大语言模型实现高性能端侧部署

GithubMiniCPM多模态开源模型开源项目模型量化端侧大语言模型

MiniCPM是一系列高效的端侧大语言模型，仅有2.4B非词嵌入参数。经过优化后，在多项评测中表现优异，甚至超越了一些参数量更大的模型。该项目支持多模态功能，可在移动设备上流畅运行。MiniCPM开源了多个版本，涵盖文本、多模态、量化和长文本等应用场景，适用于学术研究和特定商业用途。这一开源项目由面壁智能与清华大学自然语言处理实验室联合开发。

Official_Remote_Sensing_Mamba - 创新的大型遥感图像密集预测模型

GithubRS-Mamba变化检测密集预测开源项目语义分割遥感图像

RS-Mamba是一种专门针对大型遥感图像密集预测任务的创新模型。该模型首次将状态空间模型引入遥感领域,通过循环状态空间模型实现全局有效感受野,同时保持线性复杂度。RS-Mamba采用多方向选择性扫描技术,有效捕捉遥感图像的空间特征分布。在语义分割和变化检测任务中,RS-Mamba展现出卓越性能。项目提供开源代码和训练框架,为遥感图像分析研究提供了新的工具和方法。

Transformers_And_LLM_Are_What_You_Dont_Need - 分析深度学习模型在时间序列预测中的表现与局限

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本项目汇集大量研究论文和文章,深入分析变压器和大语言模型在时间序列预测中的表现及局限性。探讨这些深度学习模型处理时间序列数据的挑战,并介绍更适合的替代方法。为时间序列预测领域的研究和应用提供全面的参考资源。

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