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japanese-gpt-neox-small

日本GPT-NeoX小型模型,兼容Huggingface加载

本项目提供了一个小型的日本GPT-NeoX模型,基于EleutherAI/gpt-neox代码进行训练。该模型使用Japanese CC-100、Japanese C4和Japanese Wikipedia数据集进行训练,优化语言模型目标。可通过Huggingface的GPT-NeoX无缝加载,模型结构包括12层、768隐藏单元,支持基于sentencepiece的分词。此外,还提供前缀调优权重文件,可以用于后接表情符号的句子生成。经过验证,该模型兼容NVIDIA FasterTransformer 5.1进行推理。

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。
modded-nanogpt - 基于PyTorch的高效GPT-2训练器变体
GPT-2GithubNanoGPTPyTorch开源项目模型优化训练效率
Modded-NanoGPT是一个基于Andrej Karpathy的llm.c项目的GPT-2训练器变体。该项目通过引入旋转嵌入等现代技术,将训练效率提高一倍,仅需5B tokens即可达到与原版相同的验证损失。代码简化至446行,实现了124M参数的transformer模型。在Fineweb验证集上,模型达到3.2818的验证损失。通过架构调整和超参数优化,该项目在保持性能的同时显著提升了训练速度。
gpt-fast - PyTorch原生高效文本生成项目
GithubPyTorchgpt-fast开源项目性能优化文本生成模型量化
gpt-fast是一个基于PyTorch的高效Transformer文本生成项目,代码精简(<1000行Python),仅依赖PyTorch和sentencepiece。项目特点包括极低延迟、int8/int4量化、推测解码和张量并行,支持NVIDIA和AMD GPU。gpt-fast不是框架或库,而是展示原生PyTorch性能的示例。它支持LLaMA系列和Mixtral 8x7B等模型,提供详细基准测试和多种优化技术。该项目实现了高效的文本生成,展现了PyTorch在AI领域的强大性能。
neoai.nvim - Neovim 插件,用于吸引 OpenAI 的 GPT 模型
GPT-4GithubNeoAINeovim插件OpenAI代码生成开源项目
NeoAI是一个Neovim插件,将OpenAI的GPT-4集成到编辑器中,以生成代码、重写文本和提供上下文建议,从而提升编程效率。插件拥有用户友好界面,包括普通GUI模式、上下文模式和注入模式,并支持快捷键管理。此插件处于早期阶段,可能会发生变化。
nanoT5 - 轻量高效的T5模型训练框架
GithubPyTorchT5模型nanoT5开源项目自然语言处理预训练
nanoT5是一个开源项目,旨在提供高效训练T5模型的方案。该项目在单GPU上仅用16小时就能达到与原始T5模型相当的性能,显著降低了训练成本。nanoT5优化了数据预处理、优化器选择等训练流程,为NLP研究人员提供了易用的研究模板。作为首个PyTorch实现的T5预训练框架,nanoT5为计算资源有限的研究者提供了宝贵工具。
GPT2-Chinese - GPT2-Chinese:支持多种中文Token化和大规模语料训练
BERT分词器GPT2-ChineseGithubHuggingface中文语言模型开源项目预训练模型
GPT2-Chinese项目提供了适用于中文的GPT2训练代码,支持BERT和BPE Tokenizer,能够生成诗词、新闻、小说等内容,适用于大规模语料训练。该项目基于Pytorch实现,支持最新的预训练模型,如通用中文模型和古诗词模型。详细的模型信息可以在Huggingface Model Hub中找到。用户可以自行训练和生成文本,同时支持FP16和梯度累积。
ReazonSpeech - 多模型语音识别开源工具包 支持日语音频分析
GithubReazonSpeech开源项目深度学习自然语言处理语音识别
ReazonSpeech是一个开源语音识别项目,整合了多种高性能模型。它提供基于NeMo的FastConformer-RNNT模型、基于Kaldi的K2模型和基于ESPnet的Conformer-Transducer模型。此外,该项目还包含专用于日语电视节目分析的工具,有助于构建日语音频语料库。ReazonSpeech支持多个深度学习框架,为开发者提供了多样化的选择。
x-transformers - 轻量级Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种从图像分类到语言模型的应用
Githubtransformerx-transformers开源项目模型训练编码器编解码器
x-transformers提供了多功能的Transformer模型,支持完整的编解码器配置和最新研究成果,适合各种应用,从图像分类到语言模型。其先进技术如闪存注意力和持久内存,有助于提高模型的效率和性能。此项目是研究人员和开发者的理想选择,用于探索和优化机器学习任务中的Transformer技术。
MAP-NEO - 开源大语言模型 性能卓越且训练过程透明
GithubMAP-NEO大型语言模型开源开源项目性能评估训练数据
MAP-NEO是一个完全开源的大语言模型,其预训练数据、处理流程、脚本和代码均可获取。该模型在4.5T英中文数据上训练,性能与LLaMA2 7B相当。在推理、数学和编码等任务中,MAP-NEO表现优异。项目公开了训练全过程,包括检查点、分词器、语料库和优化代码,为大语言模型研究提供了宝贵资源。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
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