EasyContext

EasyContext demonstra como treinar modelos de linguagem com contexto de 700K e 1M tokens, combinando tecnologias existentes.

Produto ComumProgramaçãoModelo de linguagemComprimento de contexto

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EasyContext é um projeto de código aberto que visa alcançar um comprimento de contexto de até 1 milhão de tokens para modelos de linguagem treinados em hardware comum, combinando várias técnicas. As tecnologias principais incluem paralelismo de sequência, Deepspeed zero3 offload, atenção Flash e checkpoint de ativação. O projeto não apresenta inovações, mas sim demonstra como combinar tecnologias existentes para alcançar esse objetivo. Modelos Llama-2-7B e Llama-2-13B foram treinados com sucesso, alcançando comprimentos de contexto de 700K e 1M tokens em 8 e 16 GPUs A100, respectivamente.

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EasyContext — EasyContext demonstra como treinar modelos de linguagem com contexto de 700K e 1M tokens, combinando tecnologias existentes.

FlexHeadFA — Mecanismo de atenção preciso, rápido e eficiente em termos de memória.

FlashMLA — FlashMLA é um núcleo de decodificação MLA eficiente otimizado para GPU Hopper, adequado para serviços de sequência de comprimento variável.

MiniMax-01 — Modelo de linguagem poderoso com 456 bilhões de parâmetros, capaz de processar contextos de até 4 milhões de tokens.

Gemma-2B-10M — Modelo Gemma 2B, suporta sequências de até 10M de comprimento, com uso otimizado de memória, ideal para aplicações de modelos de linguagem em larga escala.

LaVi-Bridge — Conecta diferentes modelos de linguagem e modelos de geração de imagens para gerar imagens a partir de texto.

Megatron-LM — Pesquisa contínua em treinamento de modelos Transformer em larga escala

Inception Labs — O Inception Labs lança uma nova geração de modelos de linguagem grandes difusivos, oferecendo capacidade de geração de linguagem ultrarrápida, eficiente e de alta qualidade.

OpenManus — OpenManus é um projeto de agente inteligente de código aberto que pode ser usado sem código de convite.

HunyuanVideo-I2V — HunyuanVideo-I2V é uma estrutura de geração de imagem para vídeo lançada pela Tencent, baseada no HunyuanVideo.

Instella — Instella é um modelo de linguagem de código aberto de alto desempenho desenvolvido pela AMD, projetado para acelerar o desenvolvimento de modelos de linguagem de código aberto.

QwQ-32B — QwQ-32B é um poderoso modelo de raciocínio, projetado para resolução de problemas complexos e geração de texto, com desempenho excepcional.

CogView4-6B — CogView4-6B é um poderoso modelo de geração de imagem a partir de texto, focado na geração de imagens de alta qualidade.

UniTok — UniTok é um tokenizador visual unificado para geração e compreensão visual.

PhotoDoodle — PhotoDoodle é uma implementação de código que aprende edição de imagens artísticas com base em poucos dados de pares de amostras.

Dados de Perfil em Infraestrutura DeepSeek — Analisa estratégias de sobreposição de computação e comunicação em V3/R1, fornecendo dados de análise de desempenho para frameworks de aprendizado profundo.

EPLB — Um algoritmo de código aberto para balanceamento de carga de paralelismo de especialistas, projetado para otimizar a alocação de especialistas e o balanceamento de carga em ambientes multi-GPU.

DualPipe — Um algoritmo de paralelismo de pipeline bidirecional para sobreposição de computação e comunicação no treinamento V3/R1.

GPT-4.5 — O GPT-4.5, o mais recente modelo de linguagem lançado pela OpenAI, concentra-se em melhorar a capacidade de aprendizado não supervisionado, proporcionando uma experiência de interação mais natural.

DeepGEMM — DeepGEMM é uma biblioteca CUDA para multiplicação de matrizes FP8 eficiente, suportando escalonamento granular e diversas técnicas de otimização.

Phi-4-mini-instruct — Phi-4-mini-instruct é um modelo de linguagem de código aberto leve, focado em dados de alta qualidade e intensivos em raciocínio.

DeepEP — DeepEP é uma biblioteca de comunicação eficiente para Mixture-of-Experts e comunicação paralela de especialistas.

DeepSeek Japonês — DeepSeek é um modelo de linguagem IA avançado, especializado em raciocínio lógico, matemática e tarefas de programação, com uso gratuito.

QwQ-Max-Preview — QwQ-Max-Preview é o mais recente resultado da série Qwen, construído com base no Qwen2.5-Max, e apresenta poderosas capacidades de raciocínio e aplicações em múltiplas áreas.

Claude 3.7 Sonnet — O Claude 3.7 Sonnet é o mais recente modelo de inteligência artificial da Anthropic, que oferece respostas rápidas e raciocínio profundo.

VLM-R1 — O VLM-R1 é um modelo de linguagem visual reforçado estável e versátil, focado em tarefas de compreensão visual.

AlphaMaze — AlphaMaze é um modelo de linguagem decodificador focado em tarefas de raciocínio visual, projetado para superar as deficiências dos modelos de linguagem tradicionais em tarefas visuais.

Smithery — Expande as capacidades do modelo de linguagem por meio do servidor Model Context Protocol.

Moonlight-16B-A3B — Moonlight-16B-A3B é um modelo de especialista misto de 16B parâmetros treinado com o otimizador Muon, projetado para geração de linguagem eficiente.

DeepHermes-3-Llama-3-8B-Preview — DeepHermes 3 é um grande modelo de linguagem que suporta modos de raciocínio e resposta convencional.