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RETRO-pytorch

基于PyTorch的RETRO检索增强语言模型

RETROPytorch检索增强语言模型神经网络深度学习Github开源项目

RETRO-pytorch是一个基于PyTorch实现的检索增强变换器(RETRO)模型。该项目通过高效的检索机制,在仅使用GPT-3十分之一参数的情况下实现相当性能。项目利用autofaiss构建索引和计算最近邻,并支持将模型扩展至1000层。此外,RETRO-pytorch还提供了便捷的训练包装器和数据集类,大大简化了模型训练流程。

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介绍相关项目
gpt2 - 预训练语言模型与自然语言生成技术
GPT-2GithubHuggingface开源项目文本生成机器学习模型自然语言处理预训练模型
这是一个由OpenAI开发的大规模预训练语言模型，基于Transformer架构，通过自监督学习方式在英文语料上训练。模型核心功能是预测文本序列中的下一个词，可用于文本生成及其他自然语言处理任务。支持ONNX部署，便于开发者进行实际应用开发和模型微调。
Awesome-LLM-Long-Context-Modeling - 包含有关高效转换器、长度外推、长期内存、检索增强生成 （RAG） 和长上下文建模评估的论文和博客的存储库
GithubTransformer优化信息检索大语言模型开源项目自然语言处理长文本处理
本仓库收集了关于高效变换器、长度外推、长期记忆、增强检索生成（RAG）及长文本建模评估的研究论文和博客，提供专业资源用于探索长上下文模型及其挑战，并讨论优化NLP模型的创新方法，适合深度语言模型和复杂文本建模研究人员及开发者。考虑到用户搜索意图的多样性，建议在SEO描述中提及项目对长文本建模从算法到实际应用的全面影响，以及其对未来研究方向的启示。
torchtitan - PyTorch原生大规模语言模型训练框架
GithubLLM训练Llama模型PyTorchtorchtitan分布式训练开源项目
torchtitan是基于PyTorch的大规模语言模型训练框架，展示了最新分布式训练功能。它采用简洁模块化设计，支持多种并行化技术，包括数据并行、张量并行和管道并行。框架还提供分布式检查点和Float8等先进特性，为Llama 3和Llama 2等模型预训练提供高效方案。torchtitan旨在展示PyTorch在大规模语言模型训练中的潜力。
pixel - 像素编码语言模型，无需固定词汇表实现多语言处理
BERTGithubPIXELVision Transformer图像编码开源项目语言模型
PIXEL是一个将文本渲染为图像进行语言处理的模型，消除了固定词汇表的需求。在同样的数据上，PIXEL在非拉丁脚本的语法和语义处理上优于BERT。PIXEL由文本渲染器、编码器和解码器组成，采用ViT-MAE技术实现图像级语言模型。用户可以通过Gradio演示体验PIXEL，并查看预训练和微调指南。未来将提供渲染指南、优化模型及HuggingFace transformers的集成。
intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能
AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目
Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能，利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎，提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型（LLMs），如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等，支持多种量化方法（如FP32、BF16、INT8、INT4）。此外，自2.3.0版本起，还引入了模块级优化API，为定制模型优化提供了更多选项。
rotary-embedding-torch - 为Transformer模型提供旋转位置编码的PyTorch库
GithubPytorchRotary Embeddings位置编码开源项目深度学习神经网络
rotary-embedding-torch库为PyTorch中的Transformer模型提供旋转位置编码。它能高效地将旋转信息融入张量的任意轴，适用于固定和学习的位置编码。该库支持轴向相对位置编码、长度外推和序列位置插值等功能，可应用于多种Transformer模型。rotary-embedding-torch以简单的方式实现了先进的位置编码效果，同时保持较低的计算开销。
Comprehensive-Transformer-TTS - 基于非自回归 Transformer 的 TTS
GithubPyTorchTTS开源项目持续时间建模语音合成非自回归变换器
该项目采用非自回归Transformer技术，集成多种最新状态转换模型。Comprehensive-Transformer-TTS不仅提供监督与非监督持续时间建模, 也支持多种数据集和SOTA技术，如Fastformer和Long-Short Transformer，力求在文本到语音转换领域取得领先成果。
Popular-RL-Algorithms - 流行强化学习算法的PyTorch实现与评估
GithubPyTorch开源代码开源项目强化学习性能对比算法实现
Popular-RL-Algorithms项目实现了SAC、DDPG、TD3、PPO等多种流行强化学习算法的PyTorch版本。项目提供了算法的多种实现以便比较,并包含奖励归一化、多进程训练等实用技巧。通过在OpenAI Gym环境中的性能展示,为强化学习研究和应用提供了参考。
mxbai-rerank-large-v1 - 基于Transformers的文本智能重排序模型
GithubHuggingfaceTransformers开源项目文本处理机器学习模型模型训练自然语言处理
mxbai-rerank-large-v1基于Transformers架构设计的文本重排序开源模型。通过对搜索结果进行智能重排序，改善检索系统的准确率。该模型支持跨语言处理，广泛应用于搜索引擎和问答系统，部署简单且性能稳定。
evotorch - 基于PyTorch的高性能进化计算库
EvoTorchGithubPyTorch优化算法开源项目强化学习进化计算
EvoTorch是一个基于PyTorch的开源进化计算框架，支持黑盒优化、强化学习和监督学习等多种优化问题。它实现了PGPE、CMA-ES和遗传算法等多种进化算法，并通过GPU加速和Ray分布式计算提高优化效率。EvoTorch设计简洁易用，适合解决各类复杂优化问题，为研究人员和工程师提供了强大的工具支持。
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