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大规模神经网络的稳定超参数优化方法

Maximal Update Parametrization MuTransfer 深度学习超参数稳定大规模神经网络 Github 开源项目

Maximal Update Parametrization (μP) 提供了一种适用于大规模神经网络的稳定超参数优化方法，例如预训练的Transformer等。利用μP，模型的超参数在不同大小的网络中可保持稳定，减少了在探索和扩展过程中的不确定性和脆弱性。该工具包简化了在PyTorch模型中实现μP的流程，是优化和调优深度学习模型的强大工具。

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介绍相关项目

llms_tool - 多功能大语言模型训练测试工具包

GithubHuggingFaceRLHF分布式训练大语言模型开源项目预训练

llms_tool是一个基于HuggingFace的大语言模型工具包，支持多种模型的训练、测试和部署。它提供预训练、指令微调、奖励模型训练和RLHF等功能，支持全参数和低参数量训练。工具包集成WebUI和终端预测界面，以及DeepSpeed分布式训练。涵盖ChatGLM、LLaMA、Bloom等主流模型，提供多种训练方法和量化选项。

opt-1.3b - Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列

GithubHuggingfaceOPT人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型预训练模型

OPT是Meta AI开发的开源预训练Transformer语言模型系列,包含125M至175B参数的多个版本。采用先进数据收集和训练方法,性能可媲美GPT-3。该项目旨在推动大规模语言模型的可复现研究,让更多研究者参与探讨其影响。OPT主要应用于文本生成和下游任务微调,但仍存在偏见等局限性。

xllm - 便捷微调大语言模型，集成最新优化技术

GithubX—LLM大语言模型开源项目模型训练训练优化集成开发

X—LLM是一个便捷的微调大语言模型工具，集成了诸如QLoRA、DeepSpeed、GPTQ、Flash Attention 2和FSDP等最新优化方法，显著提升训练效率。用户可以专注于模型和数据的优化，而不需要繁琐的代码编写。该工具支持多种Transformer模型，并可无缝对接HuggingFace Hub，适用于生产环境和快速原型设计，有助于用户更好地掌控模型训练进度并降低开销。

optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具

GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型

Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。

deephyper - 自动化机器学习任务的开源优化框架

DeepHyperGithub开源项目机器学习自动化深度集成神经架构搜索超参数优化

DeepHyper是一个专注于自动化机器学习任务的Python开源框架。它提供了超参数优化、神经网络架构搜索和深度集成不确定性量化等功能。支持单机和分布式环境,适用于多种场景。DeepHyper简化了机器学习工作流程,为研究人员和开发者提供了强大的工具。项目包含详细文档、快速入门指南和活跃的社区支持,方便用户快速上手和深入使用。

xmtf - 通过多任务微调提升跨语言泛化能力

BLOOMZGithubmT0xP3多任务微调开源项目跨语言泛化

XMTF项目探索了通过多语言多任务微调来增强模型的跨语言泛化能力。研究者基于BLOOM和mT5模型，使用xP3数据集进行微调，开发了BLOOMZ和mT0系列模型。这些模型在46种语言的13个任务上接受训练，展现出显著的跨语言和跨任务迁移学习能力。项目公开了完整的数据处理流程、模型训练方法和评估体系，为自然语言处理领域的跨语言研究提供了重要参考。

open-muse - 开源项目MUSE模型重现，用于高效文本到图像生成

GithubHuggingfaceMUSEVQGANopen-musetransformer开源项目

open-muse项目致力于重现Transformer MUSE模型，通过LAION-2B和COYO-700M数据集的训练，提供简单且可扩展的代码库。项目包括在Imagenet上训练类别条件模型、在CC12M上进行文本到图像实验，以及训练改进的VQGAN模型，所有结果将上传至Huggingface的openMUSE组织。支持的模型包括MaskGitTransformer和VQGAN，方便使用并可在Huggingface hub上加载和保存。

Parameter-Efficient-Transfer-Learning-Benchmark - 统一视觉参数高效迁移学习评测基准

GithubV-PETL Bench参数高效迁移学习基准测试开源项目模型评估计算机视觉

V-PETL Bench是一个统一的视觉参数高效迁移学习评测基准。该项目选择30个多样化数据集，涵盖图像识别、视频动作识别和密集预测任务，评估25种主流PETL算法。提供模块化代码库和完整训练资源，为计算机视觉研究提供全面评测平台。

memit - 简化和优化Transformer模型中大量事实的编辑过程，提供简单的API和详细的评估套件

GithubMEMITtransformer开源项目算法演示编辑记忆评估套件

MEMIT项目专注于简化和优化Transformer模型中大量事实的编辑过程，提供了简单的API和详细的评估套件。用户可以通过示例代码、安装指南和脚本轻松开始并运行完整评估。项目不仅支持快速的大规模编辑，还提供了详细的结果存储和总结机制，适合需要动态更新模型记忆的研究人员和工程师。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用，提高API调用效率

API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目

Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目，旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献，该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算，Toolformer都表现出色，同时通过优化和微调，降低了文本困惑度。安装简单，适用于各种Python环境。

相关项目

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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