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nanoGPT

简洁高效的中型GPT模型训练框架

nanoGPT是一个针对中型GPT模型的训练框架,重写自minGPT项目并注重性能优化。其核心由约300行代码组成,包括训练循环和模型定义,能够轻松复现GPT-2(124M)。该框架支持从零开始训练新模型或微调预训练检查点,并提供了详细的入门指南,涵盖了从Shakespeare作品上的字符级模型训练到在OpenWebText数据集上复现GPT-2结果的完整流程。

gpt2-lora-random - GPT2模型LoRA微调框架 提升语言模型性能的开源项目
GithubHuggingfacegpt2peft开源项目机器学习模型模型训练深度学习框架
gpt2-lora-random项目利用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调。通过Low-Rank Adaptation技术,该项目降低了模型训练的资源需求和参数量。它为开发者提供了一个用于自然语言处理任务优化的灵活框架。项目文档涵盖了模型训练流程和环境影响评估指南,适合研究人员和工程师使用。
TinyStories-33M - 基于GPT-Neo架构的开源文本生成模型
GPT-NeoGithubHuggingfaceTinyStories开源项目数据集文本生成模型模型训练
该模型以TinyStories数据集为基础,采用GPT-Neo架构进行训练,可通过API简便生成文本,广泛应用于自然语言处理任务。
spreadsheet-is-all-you-need - 电子表格实现nanoGPT架构 直观展示Transformer内部机制
GithubnanoGPTtransformer开源项目电子表格矩阵计算自注意力机制
这个项目将nanoGPT的完整推理流程实现在电子表格中,包括嵌入、层归一化和自注意力等Transformer核心组件。基于Andrej Karpathy的NanoGPT结构,该电子表格模型包含约85000个参数。通过直观展示Transformer的内部机制和数据流,并支持交互式操作,该项目为深入理解GPT工作原理提供了新颖的可视化方法。用户可以通过探索这个电子表格来更好地掌握Transformer架构的细节。
SecGPT - 专注网络安全的AI模型 助力智能化防御
GithubSecGPT人工智能大模型开源项目网络安全训练
SecGPT是一个面向网络安全领域的大型语言模型。它可用于漏洞分析、溯源分析、流量分析和攻击研判等多种安全任务。该模型采用自主开发的训练代码以节省显存,并结合高质量的网络安全数据集和DPO强化学习技术,提高了输出质量。SecGPT为网络安全工作提供智能辅助,有助于增强防御能力。
loopgpt - 易于扩展的模块化自动GPT框架
AI助手GithubL♾️pGPTOpenAI API密钥Python包开源项目插件式API
L♾️pGPT是基于Auto-GPT的Python模块化框架,设计注重模块化和扩展性。支持GPT 3.5,用户无须繁琐配置即可添加功能或自定义代理。此外,L♾️pGPT支持代理状态完整保存,使其能够在不依赖外部数据库的情况下序列化数据。
gpt-neo-2.7B - EleutherAI开发的27亿参数GPT-Neo语言模型展现多任务处理能力
EleutherAIGPT-NeoGithubHuggingface开源项目模型深度学习自然语言处理语言模型
GPT-Neo 2.7B是EleutherAI基于GPT-3架构开发的大规模语言模型,在The Pile数据集上训练了4200亿个token。模型在语言理解、科学推理等多个评估任务中表现优异,超越同等规模的GPT-2和GPT-3 Ada。尽管存在潜在偏见,GPT-Neo 2.7B仍为自然语言处理领域提供了新的研究方向和应用可能。
tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调
AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练
该项目基于PEFT框架,通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调,实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法
Free-Auto-GPT - 一个提供 Auto GPT 的简单版本的储存库
Free-AUTOGPTGithub人工智能小型企业开源开源项目无需API
Free-Auto-GPT是一个开放源代码的AI项目,无需额外API费用即可部署并运行,以支持个人及小型企业更便捷地开发和实验创新应用。项目架构简洁,支持在Colab或本地环境快速使用、探索AI领域的新进展。
mgpt - 支持61种语言的多语言生成式预训练模型
GithubmGPT多语言模型开源项目深度学习自然语言处理预训练
mGPT是一个基于GPT-3的多语言模型,覆盖25个语系的61种语言。该模型使用维基百科和C4语料库进行预训练,包含低资源语言。mGPT在语言建模、跨语言自然语言理解和世界知识探测等方面表现出色,上下文学习能力与同期模型相当。项目代码和模型以MIT许可证开源。
gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型
GPT-NeoX-20BGithubHuggingface人工智能大规模语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练,采用与GPT-3相似的架构,包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型,支持下游任务开发和模型微调,但仅限于英语语言处理,且未经过人类反馈优化,不适合直接用于产品部署。
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