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模型效率增强

Sparse and Robust Pre-trained Language Models开源项目 – 稀疏与稳健的预训练语言模型
Sparse and Robust Pre-trained Language Models开源项目 – 稀疏与稳健的预训练语言模型

该项目旨在实现稀疏和稳健的预训练语言模型，以提高语言理解的能力和效率。
Mask-tuning-增强预训练语言模型的泛化能力
Mask-tuning-增强预训练语言模型的泛化能力

Mask-tuning是一种训练方法，通过将训练目标集成到微调过程中，旨在提升预训练语言模型在特定任务上的表现和泛化能力，尤其是在未见过的数据上。
FastLLM开源项目 – 高效训练大规模语言模型
FastLLM开源项目 – 高效训练大规模语言模型

FastLLM是一个动态策略选择的深度学习模型训练代码库，集成了Deepspeed、Megatron、FlashAttention、CudaFusionKernel和编译器技术，旨在优化大规模语言模型的训练效率，提供更加灵活和高效的训练方案。
peft_pretraining开源项目 – 参数高效的语言模型预训练
peft_pretraining开源项目 – 参数高效的语言模型预训练

是参数高效的语言模型微调中最受欢迎的方法之一。该项目探讨了以参数高效的方式进行语言模型的预训练，并引入了一种名为ReLoRA的方法，利用低秩更新来训练高秩网络。
optimized_hf_llama_class_for_training开源项目 – 专为LLM训练优化的类
optimized_hf_llama_class_for_training开源项目 – 专为LLM训练优化的类

专为大型语言模型（LLM）训练优化的类，集成了多种高效训练技术，旨在提升训练效率和内存使用效率。
ReST遇上ReAct-一种具推理能力的语言模型代理
ReST遇上ReAct-一种具推理能力的语言模型代理

该研究定义了一种风格的语言模型代理，该代理具有推理和运用外部知识的能力，通过对先前轨迹的迭代训练来提升其性能。
flash-attention开源项目 – 基于FlashAttention的高效Transformer实现
flash-attention开源项目 – 基于FlashAttention的高效Transformer实现

flash-attention是一个基于FlashAttention优化的Transformer实现，其训练速度在GPT2和GPT3上比Huggingface的实现快3-5倍，显著提升了训练效率，同时优化了内存使用，并支持多种硬件加速。
CSTS开源项目 – 中文自然语言推理与语义相似度数据集
CSTS开源项目 – 中文自然语言推理与语义相似度数据集

CSTS是一个专为中文设计的自然语言推理与语义相似度数据集，包含多种推理场景，提供丰富的标注数据，旨在支持机器学习和深度学习模型的训练，帮助提升中文文本的理解和处理能力。
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