EasyContext

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

Producto ComúnProgramaciónModelo de lenguajeLongitud de contexto

Abrir sitio web

EasyContext es un proyecto de código abierto que busca lograr longitudes de contexto de hasta un millón de tokens en el entrenamiento de modelos de lenguaje utilizando hardware común, mediante la combinación de varias técnicas. Las tecnologías principales empleadas incluyen paralelismo de secuencia, Deepspeed zero3 offloading, atención Flash y checkpoints de activación. Este proyecto no presenta innovaciones novedosas, sino que muestra cómo combinar técnicas existentes para lograr este objetivo. Se han entrenado con éxito dos modelos, Llama-2-7B y Llama-2-13B, alcanzando longitudes de contexto de 700K y 1M tokens respectivamente en 8 y 16 GPUs A100.

Best AI Websites & Tools

EasyContext

EasyContext Situación del tráfico más reciente

EasyContext Tendencia de visitas

EasyContext Distribución geográfica de las visitas

EasyContext Fuentes de tráfico

EasyContext Alternativas

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

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

FlashMLA — FlashMLA es un núcleo de decodificación MLA eficiente optimizado para GPU Hopper, ideal para servicios de secuencias de longitud variable.

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

Gemma-2B-10M — Modelo Gemma 2B, admite secuencias de hasta 10M de longitud, optimiza el uso de memoria y es adecuado para aplicaciones de modelos de lenguaje a gran escala.

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

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.

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.

QwQ-Max-Vista previa — QwQ-Max-Vista previa es el último logro de la serie Qwen, construido sobre Qwen2.5-Max, y cuenta con una potente capacidad de razonamiento y aplicaciones multidominio.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet es el último modelo inteligente de Anthropic, que ofrece respuestas rápidas y razonamiento profundo.

VLM-R1 — VLM-R1 es un modelo de lenguaje visual reforzado estable y versátil, enfocado en tareas de comprensión visual.

AlphaMaze — AlphaMaze es un modelo de lenguaje decodificador centrado en tareas de razonamiento visual, diseñado para superar las deficiencias de los modelos de lenguaje tradicionales en tareas visuales.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B es un modelo de experto mixto de 16B parámetros, entrenado con el optimizador Muon, diseñado para la generación eficiente de lenguaje.

DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview — DeepHermes 3 es un modelo de lenguaje grande que admite modos de inferencia y respuesta convencional.

Lora — Lora es un modelo de lenguaje local optimizado para dispositivos móviles, compatible con iOS y Android.

PaliGemma 2 mix — PaliGemma 2 mix es un modelo de lenguaje visual multifuncional, aplicable a diversas tareas y áreas.