EasyContext

EasyContext démontre comment combiner des technologies existantes pour entraîner des modèles linguistiques avec un contexte de 700 000 et 1 000 000 de jetons.

Produit OrdinaireProgrammationModèle linguistiqueLongueur de contexte

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EasyContext est un projet open source visant à atteindre une longueur de contexte de 1 000 000 de jetons lors de l'entraînement de modèles linguistiques sur du matériel ordinaire, en combinant plusieurs techniques. Les technologies principales utilisées incluent le parallélisme de séquences, le déchargement Deepspeed zero3, l'attention Flash et les checkpoints d'activation. Ce projet ne propose pas d'innovation révolutionnaire, mais montre comment combiner des techniques existantes pour atteindre cet objectif. Des modèles Llama-2-7B et Llama-2-13B ont été entraînés avec succès, atteignant respectivement des longueurs de contexte de 700 000 et 1 000 000 de jetons sur 8 et 16 cartes A100.

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EasyContext — EasyContext démontre comment combiner des technologies existantes pour entraîner des modèles linguistiques avec un contexte de 700 000 et 1 000 000 de jetons.

FlashMLA — FlashMLA est un noyau de décodage MLA hautement efficace optimisé pour les GPU Hopper, adapté aux services de séquences de longueur variable.

MiniMax-01 — Modèle linguistique puissant disposant de 456 milliards de paramètres au total, capable de traiter un contexte jusqu'à 4 millions de jetons.

Gemma-2B-10M — Modèle Gemma 2B, prenant en charge des séquences de 10M de jetons, optimisé pour une utilisation mémoire efficace et adapté aux applications de modèles linguistiques de grande envergure.

LaVi-Bridge — Connecte différents modèles linguistiques et modèles de génération d'images pour la génération d'images à partir de texte.

LLMs-from-scratch — Comprendre en profondeur le fonctionnement interne des grands modèles de langage

Megatron-LM — Recherche continue sur les modèles Transformer entraînés à grande échelle

Inception Labs — Inception Labs lance une nouvelle génération de modèles linguistiques de grande diffusion, offrant une capacité de génération de langage extrêmement rapide, efficace et de haute qualité.

OpenManus — OpenManus est un projet d'agent intelligent open source utilisable sans code d'invitation.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V est un framework de génération d'image à vidéo basé sur HunyuanVideo, lancé par Tencent.

Instella — Instella est un modèle linguistique open source haute performance développé par AMD, conçu pour accélérer le développement des modèles linguistiques open source.

QwQ-32B — QwQ-32B est un puissant modèle d'inférence, conçu pour la résolution de problèmes complexes et la génération de texte, avec des performances exceptionnelles.

CogView4-6B — CogView4-6B est un puissant modèle de génération d’images à partir de texte, axé sur la génération d’images de haute qualité.

UniTok — UniTok est un tokeniseur visuel unifié pour la génération et la compréhension d'images.

PhotoDoodle — PhotoDoodle est une implémentation de code d'édition d'images artistiques basée sur l'apprentissage à partir de quelques exemples de paires de données.

Données de profilage dans l'infrastructure DeepSeek — Analyse des stratégies de chevauchement calcul/communication dans V3/R1, fournissant des données d'analyse de performance pour les frameworks d'apprentissage profond.

EPLB — Un algorithme open source pour l'équilibrage de charge du parallélisme expert, conçu pour optimiser l'allocation et l'équilibrage de charge des experts dans un environnement multi-GPU.

DualPipe — Algorithme de parallélisation pipeline bidirectionnel pour le chevauchement des calculs et des communications pendant l'entraînement V3/R1.

GPT-4.5 — GPT-4.5, le dernier modèle linguistique lancé par OpenAI, se concentre sur l'amélioration des capacités d'apprentissage non supervisé et offre une expérience interactive plus naturelle.

Gemini 2.0 Flash-Lite — Gemini 2.0 Flash-Lite est un modèle linguistique efficace, optimisé pour le traitement de longs textes et de nombreux scénarios d'application.

DeepGEMM — DeepGEMM est une bibliothèque CUDA pour une multiplication matricielle FP8 efficace, prenant en charge le scaling granulaire fin et plusieurs techniques d'optimisation.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct est un modèle linguistique léger et open source, axé sur les données intensives en inférence de haute qualité.

DeepEP — DeepEP est une bibliothèque de communication efficace pour les modèles Mixture-of-Experts et la communication parallèle d'experts.

DeepSeek Japonais — DeepSeek est un modèle linguistique IA avancé, maîtrisant le raisonnement logique, les mathématiques et la programmation, et disponible gratuitement.

FlexHeadFA — Mécanisme d'attention précis, rapide et économe en mémoire

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview est le dernier né de la série Qwen, basé sur Qwen2.5-Max. Il offre des capacités de raisonnement et d'applications multi-domaines puissantes.

Claude 3.7 Sonnet — Claude 3.7 Sonnet est le dernier modèle intelligent d'Anthropic, offrant des réponses rapides et un raisonnement approfondi.

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

AlphaMaze — AlphaMaze est un modèle de langage décodeur axé sur les tâches de raisonnement visuel, conçu pour pallier les lacunes des modèles linguistiques traditionnels dans ce domaine.

Smithery — Étend les capacités des modèles linguistiques grâce au protocole Model Context Protocol (MCP).