Megatron-LM

Investigación continua sobre el entrenamiento a gran escala de modelos Transformer

Producto ComúnProductividadTransformerModelo de lenguaje

Megatron-LM es un potente modelo Transformer a gran escala desarrollado por el equipo de investigación de aprendizaje profundo de NVIDIA. Este producto se utiliza en la investigación continua sobre el entrenamiento a gran escala de modelos de lenguaje Transformer. Empleamos precisión mixta, paralelismo de modelo y de datos eficientes, y el preentrenamiento de modelos Transformer multinodo (como GPT, BERT y T5).

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Megatron-LM — Investigación continua sobre el entrenamiento a gran escala de modelos Transformer

QwQ-32B — QwQ-32B es un potente modelo de inferencia, diseñado para la resolución de problemas complejos y la generación de texto, con un rendimiento excepcional.

Janus-Pro-1B — Janus-Pro-1B es un marco autorregresivo unificado de comprensión y generación multimodal.

MiniMax-01 — Potente modelo de lenguaje con 4560 mil millones de parámetros totales, capaz de procesar contextos de hasta 4 millones de tokens.

OLMo 2 13B — Modelo de lenguaje de referencia académica en inglés de alto rendimiento

MobileLLM-1B — Modelo de lenguaje de Meta con menos de mil millones de parámetros, diseñado para aplicaciones en dispositivos móviles.

MobileLLM-600M — Modelo de lenguaje de 600M de parámetros, eficiente y optimizado, diseñado para aplicaciones en dispositivos.

MobileLLM-350M — Modelo de lenguaje de parámetros sub-mil millones eficientemente optimizado, diseñado para aplicaciones en dispositivos.

DCLM-7B — Modelo de lenguaje de 700 millones de parámetros, que demuestra la eficacia de las técnicas de organización de datos.

FlashAttention — Mecanismo de atención preciso, rápido y eficiente en cuanto a memoria.

EasyContext — EasyContext demuestra cómo entrenar modelos de lenguaje con contextos de 700K y 1M tokens utilizando una combinación de tecnologías existentes.

Qwen-VL — Modelo de lenguaje visual de propósito general

Honeybee — Modelo de predicción de red de lenguaje multimodal

Google Vision Transformer — Modelo de reconocimiento de imágenes basado en Transformer

OpenManus — OpenManus es un proyecto de agente inteligente de código abierto que se puede usar sin código de invitación.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V es un framework de generación de imagen a video basado en HunyuanVideo, desarrollado por Tencent.

Instella — Instella es un modelo de lenguaje de código abierto de alto rendimiento desarrollado por AMD, diseñado para acelerar el desarrollo de modelos de lenguaje de código abierto.

ART — Una técnica de transformador de área anónima para la generación de imágenes transparentes multicapa variables.

CogView4-6B — CogView4-6B es un potente modelo de generación de imágenes a partir de texto, centrado en la generación de imágenes de alta calidad.

UniTok — UniTok es un tokenizador visual unificado para la generación y comprensión visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle es una implementación de código que aprende la edición de imágenes artísticas a partir de un pequeño conjunto de datos de pares de imágenes.

Datos de perfilado en DeepSeek Infra — Analiza las estrategias de superposición de cómputo y comunicación en V3/R1, proporcionando datos de análisis de rendimiento para frameworks de aprendizaje profundo.

EPLB — Un algoritmo de código abierto para el balanceo de carga de paralelismo de expertos, diseñado para optimizar la asignación y el balanceo de carga de expertos en entornos multi-GPU.

DualPipe — Un algoritmo de paralelismo de canalización bidireccional que superpone el cálculo y la comunicación durante el entrenamiento V3/R1.

GPT-4.5 — GPT-4.5, el último modelo de lenguaje lanzado por OpenAI, se centra en mejorar la capacidad de aprendizaje no supervisado y ofrecer una experiencia de interacción más natural.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite es un modelo de lenguaje eficiente, optimizado para el procesamiento de textos largos y diversas aplicaciones.

DeepGEMM — DeepGEMM es una biblioteca CUDA para la multiplicación de matrices FP8 de alta eficiencia, que admite escalado de grano fino y diversas técnicas de optimización.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct es un modelo de lenguaje ligero de código abierto, enfocado en datos intensivos de alta calidad y razonamiento.

DeepEP — DeepEP es una biblioteca de comunicación eficiente para Mixture-of-Experts (MoE) y comunicación paralela de expertos (EP).

DeepSeek Japonés — DeepSeek es un modelo de lenguaje IA avanzado, especializado en razonamiento lógico, matemáticas y tareas de programación, disponible de forma gratuita.