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Triton实现的高效线性注意力模型库

Flash Linear Attention线性注意力模型Triton实现深度学习自然语言处理Github开源项目

Flash Linear Attention是一个基于Triton实现的线性注意力模型库。该项目集成了RetNet、GLA和Based等多种先进模型，实现了高效的token混合和文本生成。兼容Hugging Face Transformers库，提供预训练模型、评估工具和基准测试，为线性注意力技术的研究和应用提供了便利。

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介绍相关项目
nanotron - 高效的大规模模型预训练库
GithubNanotronTransformer并行计算开源项目模型预训练深度学习
Nanotron是一个开源的Transformer模型预训练库。它提供灵活API，支持自定义数据集预训练。该库特点包括高性能、可扩展性强，支持3D并行、专家并行、AFAB和1F1B调度策略、ZeRO-1优化器等先进技术。Nanotron适用于大规模模型训练，旨在提高预训练效率。
fnet-base - FNet模型采用傅里叶变换实现高效自然语言处理
FNetGLUE benchmarkGithubHuggingface傅里叶变换开源项目模型模型预训练自然语言处理
FNet是一种创新型自然语言处理模型，通过傅里叶变换替代传统注意力机制，提高了计算效率。该模型在C4数据集上预训练，采用掩码语言建模和下一句预测任务。在GLUE基准测试中，FNet达到BERT模型93%的性能，微调速度快32%。这种架构为大规模文本处理应用提供了高效选择。
transformers - 机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理
GithubHugging Face人工智能多模态开源项目机器学习自然语言处理
探索🤗 Transformers——一个功能全面的机器学习库，覆盖文本、视觉与音频处理。该库提供数千种可对接JAX、PyTorch或TensorFlow的预训练模型，适用于多种语言处理与多模态任务。主要功能包括： - 文本分类 - 信息提取 - 问答系统 - 摘要生成 - 翻译 - 文本生成 此外，还能处理表格问答、OCR及视觉问答等多模态任务。Transformers库易于使用，支持模型间的快速切换与无缝整合。
cutlass-kernels - 针对大语言模型优化的高效CUDA库
CUDACUTLASSFlashAttention-3GPU加速Github开源项目深度学习
CUTLASS Kernels是一个针对大语言模型(LLM)优化的CUDA库，提供了FlashAttention-3的高效实现。该项目支持TF32模式，显著提升性能，主要用于加速LLM的训练和推理过程。开发者可以轻松集成这些核心，为构建高性能AI应用提供强大的基础支持。CUTLASS Kernels需要配合NVIDIA的CUTLASS项目使用，为LLM开发提供了关键的性能优化工具。
Flowformer - Flowformer 利用保护流网络实现 Transformer 线性化和长序列处理
FlowformerGithubTransformer开源项目注意力机制流网络理论线性复杂度
Flowformer 是一种 Transformer 模型，通过引入保护流网络理论，实现了线性复杂度的注意力机制。它能够处理超过4000多个标记的长序列，在视觉、自然语言处理、时间序列和强化学习等领域表现优异。在长序列建模任务中，Flowformer 的平均准确率达到56.48%，超过了 Performer 和 Reformer 等现有方法。该项目不依赖特定归纳偏置，提供了核心代码实现和多个领域的应用示例，为研究人员和开发者提供了一个通用的基础模型。
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。
flashlight - 用C++编写的机器学习库
C++FlashlightGithub开源项目机器学习神经网络高性能
Flashlight是完全用C++编写的灵活高效的机器学习库，源自Facebook AI Research及其他知名项目。它包括内部接口可修改、核心小于10 MB以及高性能默认设置等特点，支持自动语音识别、图像分类、物体检测和语言建模等应用。提供简单的安装方式和全面的文档，适合研究者和开发者使用。
InfiniTransformer - 非官方的PyTorch和Transformers实现
Gemma modelGithubInfiniTransformerLlama3PyTorch开源项目🤗Transformers
InfiniTransformer是一个非官方的PyTorch和Transformers实现，支持Llama3和Gemma模型。包含两种Infini注意力实现类型：全模型替换和仅替换注意力层。详细介绍了从克隆仓库、安装依赖到训练和推理的步骤，便于用户快速上手和扩展。
Awesome-Transformer-Attention - 视觉变换器与注意力机制的最新研究进展
GithubTransformerVision Transformer多模态学习开源项目注意力机制深度学习
探索视觉变换器和注意力机制的最新发展，包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用，发现创新思路。
streaming-llm - 突破输入长度限制的流式语言模型框架
AI对话GithubStreamingLLM开源项目无限长度输入注意力机制语言模型
StreamingLLM是一个创新框架，使大型语言模型能处理超长输入序列。它通过注意力汇聚点技术解决了长文本处理的内存和性能问题，无需额外微调。在多轮对话等流式应用中，StreamingLLM比基线方法速度提升最高22.2倍。该技术已被多个知名项目采用，为语言模型的实际应用开辟了新途径。
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