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Tokenizer

跨平台BPE编码实现

TokenizerOpenAITypescriptC#TokenizationGithub开源项目

该项目提供了TypeScript和C#版的字节对编码(BPE)tokenizer，主要用于OpenAI LLMs，并基于开源的Rust实现。适用于Node.js和.NET环境，在传递提示词给LLM前进行tokenization处理。建议C#用户从Microsoft.DeepDev.TokenizerLib迁移至性能更优的Microsoft.ML.Tokenizers。欢迎开发者贡献代码和意见。

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介绍相关项目
llm.c - 纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架
CUDAC语言GPU训练GithubLLM开源项目
llm.c是一个使用纯C和CUDA实现的高效轻量级语言模型训练框架。该项目不依赖PyTorch或cPython等大型框架，通过简洁代码实现GPT-2和GPT-3系列模型的预训练。llm.c支持单GPU、多GPU和多节点训练，提供详细教程和实验示例。项目在保持代码可读性的同时追求高性能，适用于教育和实际应用。此外，llm.c支持多种硬件平台，并有多个编程语言的移植版本。
1 - 开源自然语言处理工具库提升文本处理效率
AI模型GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理
transformers是一个开源自然语言处理工具包，旨在通过简化模型训练和应用，提升机器学习项目的效率。该库提供丰富功能和预训练模型，便于执行各种文本分析和生成任务。
byt5-xl - 基于原始字节的多语言自然语言处理模型
ByT5GithubHuggingfaceTransformer架构多语言模型字节级处理开源项目模型自然语言处理
ByT5-xl是一种基于原始UTF-8字节的多语言预训练模型，无需使用分词器。该模型在mC4数据集上进行预训练，采用标准Transformer架构，在处理噪声文本数据方面表现出色。与传统基于token的模型相比，ByT5-xl在参数数量、训练效率和推理速度上保持竞争力，同时在拼写和发音敏感任务中展现出更优异的性能。这使得ByT5-xl成为多语言自然语言处理任务的有力工具。
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。
ai-code-translator - 使用AI技术实现编程语言间的即时代码转换
AI Code TranslatorGithubnpm代码翻译开源项目本地运行热门
AI Code Translator利用先进的AI技术，支持开发者快速将代码从一种编程语言转换至另一种。该项目易于本地部署与运行，帮助用户提升编程效率并探索代码的多语言应用。如有疑问，欢迎通过Twitter联系项目维护者。
speculative-decoding - 推测解码技术，优化大型语言模型推理速度
GithubSpeculative Decoding大语言模型开源项目性能优化推理加速自然语言处理
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。
typechat.net - 提供强类型验证的跨平台自然语言接口开发库
GithubJSONMicrosoft.TypeChatOpenAITypeChat.NET开源项目语言模型
TypeChat.NET 是一个跨平台库，利用强类型和类型验证构建自然语言接口，提升语言模型的确定性和可靠性。支持 JSON 翻译、验证和程序合成，集成 Microsoft Semantic Kernel 提供多种功能和插件。项目在积极开发中，附带示例和文档，适用于使用 OpenAI 模型的用户，并提供 API 密钥配置，便于运行和测试各种示例项目。
easyllm - 开源工具库助力简化大语言模型应用开发
API客户端EasyLLMGithubOpenAI兼容大语言模型开源项目
EasyLLM是一个开源项目，为开发者提供简化大语言模型操作的工具和方法。该项目实现了兼容OpenAI API的客户端，支持HuggingFace、Amazon SageMaker和Amazon Bedrock等平台的模型。EasyLLM允许开发者轻松切换不同语言模型，实现聊天、文本补全和嵌入等功能。此外，项目还包含进化指令生成和提示词工具等辅助模块，有效简化了大语言模型的应用开发流程。
titok-pytorch - 32 Token图像编码与重建框架
GithubPytorchTiTok图像处理图像重建开源项目深度学习
TiTok-Pytorch是一个基于PyTorch实现的图像编码和重建框架，源自ByteDance的研究。该项目将图像压缩为32个token，实现高效的图像重构和生成。TiTok-Pytorch提供简便的安装和使用方法，支持图像tokenization、重建和代码提取。这个框架适用于图像压缩、生成和重建等领域的深度学习项目，为高效图像处理提供了新的解决方案。
sparsegpt - 开源项目实现大型语言模型高效压缩
GithubSparseGPT开源项目模型压缩神经网络剪枝稀疏化语言模型
SparseGPT是一个致力于大型语言模型压缩的开源项目。它提供了一套工具，可在单次操作中对OPT、BLOOM和LLaMA等大规模语言模型进行精确剪枝。该项目支持非结构化、n:m结构化和稀疏量化压缩方法，并包含在WikiText2、PTB和C4子集上评估模型性能的脚本。SparseGPT能有效缩减模型规模的同时保持准确性，为研究人员和开发者提供了探索语言模型压缩的实用工具。
相关项目
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