speculative-decoding

推测解码技术，优化大型语言模型推理速度

Speculative Decoding 大语言模型性能优化推理加速自然语言处理 Github 开源项目

该开源项目聚焦于推测解码技术的研究与实现，旨在提升大型语言模型的文本生成效率。项目涵盖了多种推测解码策略，包括提前退出、推测采样和先知变压器。同时，项目致力于优化批处理推测解码，以增强整体性能。研究计划还包括对比不同策略的效果，并探索微观优化方法。这些工作为加快AI模型推理速度提供了新的技术思路。

LLM-Training-Puzzles - 大型语言模型训练中的内存效率与计算管道优化

AIGPUGithubLLM Training Puzzles内存效率开源项目计算流水线

本项目包含8个在多GPU环境下训练大型语言模型的挑战性谜题，旨在通过实践掌握内存效率和计算管道优化的关键训练原理。尽管大多数人没有机会在成千上万台计算机上进行训练，这些技能对现代AI的发展至关重要。推荐使用Colab运行这些谜题，提供便捷的上手体验。

transformer-debugger - 深入洞察小型语言模型行为的自动化调试工具

GithubTransformer Debugger开源项目神经元查看器稀疏自编码器自动可解释性语言模型

Transformer Debugger是一款由OpenAI超级对齐团队开发的工具，专门用于分析小型语言模型的特定行为。该工具结合了自动化解释技术和稀疏自编码器，无需编写代码即可快速探索模型行为。它能识别影响特定行为的关键组件，自动生成解释，并追踪组件间的连接，从而揭示神经元回路。通过支持对前向传播的干预和观察，Transformer Debugger为研究人员提供了深入分析语言模型内部机制的强大功能。

vram-48 - 专为大规模语言模型设计的推理优化框架

GithubHuggingfaceTransformers人工智能开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理

vram-48是一个针对大规模语言模型推理进行优化的开源框架。该框架通过优化显存使用和支持多种模型并行技术，实现了在有限硬件资源下高效运行大型语言模型。vram-48提供灵活的配置选项，允许根据具体需求调整推理性能。这个项目为自然语言处理领域的研究人员和开发者提供了一个有力工具，用于探索和部署先进的语言处理应用。

Sophia - 随机二阶优化器提升语言模型预训练效率

GithubSophia优化器开源项目机器学习语言模型预训练

Sophia是一种为大规模语言模型预训练设计的随机二阶优化器。它通过支持更大学习率，提高了训练速度和模型性能。该项目提供Sophia-G优化器的实现，包含超参数调优指南和GPT-2训练脚本，方便研究人员应用这一优化技术。Sophia适用于GPT-2等不同规模的模型，展现了良好的扩展性。

PixelLM - 像素级推理与理解的大型多模态模型

GithubMUSE数据集PixelLM像素级推理图像分割多模态大模型开源项目

PixelLM是一种创新的大型多模态模型，专注于像素级推理和理解。它能处理开放集目标和复杂推理任务，同时保持LMM的基本结构。通过轻量级像素解码器和分割码本，PixelLM实现高效mask生成。项目同时推出MUSE数据集，为多目标推理分割研究提供高质量基准。在多个基准测试中，PixelLM展现出优越性能。

NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术

GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型

NExT-GPT，一个先进的多模态语言处理大型模型，支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技，提供代码和数据资源，可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成，同时能输出特定模态内容，满足多种输入与输出需求。

based - 结合短窗口和线性注意力的高效语言模型架构

BasedGithub召回开源项目效率线性注意力语言模型

Based是一种创新的语言模型架构,结合短窗口注意力和全局线性注意力,实现次二次复杂度的高效依赖建模。该模型在多项基准测试中表现优异,尤其擅长需要长程记忆的任务。项目提供预训练模型、训练评估代码和合成数据实验,展示了其在召回与吞吐量平衡方面的优势。研究人员可利用这些资源深入探索和优化这一新型语言模型架构。

sparseml - 神经网络优化工具，简化代码实现高效稀疏模型

GithubSparseML开源项目推理优化模型优化神经网络稀疏化

SparseML是开源模型压缩工具包，使用剪枝、量化和蒸馏算法优化推理稀疏模型。可导出到ONNX，并与DeepSparse结合，在CPU上实现GPU级性能。适用于稀疏迁移学习和从零开始的稀疏化，兼容主流NLP和CV模型，如BERT、YOLOv5和ResNet-50，实现推理速度和模型大小的显著优化。

DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct - 开源代码模型支持338种编程语言

AI编程DeepSeek-Coder-V2GithubHuggingface代码生成开源模型开源项目模型自然语言处理

DeepSeek-Coder-V2是一个开源的代码语言模型，支持338种编程语言，上下文长度达128K。该模型通过6万亿token的额外预训练，增强了编码和数学推理能力。在标准基准评估中，它在代码相关任务上的表现与GPT4-Turbo相当，甚至超越了一些闭源模型。DeepSeek-Coder-V2提供16B和236B两个版本，可在Hugging Face平台上获取。

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