Samba

Implementação oficial do modelo de linguagem de contexto infinito e alta eficiência.

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Samba é um modelo híbrido simples e poderoso com comprimento de contexto infinito. Sua arquitetura é bastante simples: Samba = Mamba + MLP + Atenção com Janela Deslizante + Pilha MLP hierárquica. O modelo Samba-3.8B foi treinado em 3,2 trilhões de tokens no conjunto de dados Phi3, superando significativamente o Phi3-mini em benchmarks principais (como MMLU, GSM8K e HumanEval). O Samba também consegue alcançar uma capacidade de recuperação de contexto longo com ajuste de instruções mínimo, mantendo a complexidade linear com o comprimento da sequência. Isso faz com que o Samba-3.8B-instruct se destaque em tarefas downstream, como resumo de contexto longo.

O modelo Samba possui comprimento de contexto infinito
podendo processar dados de texto longos.
Utiliza uma arquitetura de modelo híbrido
combinando Mamba
MLP e mecanismos de atenção com janela deslizante.
O modelo Samba-3.8B apresentou excelente desempenho em vários benchmarks
superando o Phi3-mini.
O modelo pode alcançar a capacidade de recuperação de contexto longo com um ajuste mínimo de instruções.
Mantém complexidade linear com o comprimento da sequência
adequado para treinamento de modelos de linguagem em larga escala.

O modelo Samba é direcionado principalmente a pesquisadores e desenvolvedores nas áreas de processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. É adequado para usuários que precisam processar grandes quantidades de dados de texto
realizar treinamento e avaliação de modelos de linguagem complexos. A capacidade de processamento de contexto longo e o desempenho computacional eficiente do Samba o tornam uma escolha ideal para pesquisa e desenvolvimento de modelos de linguagem avançados.

Pesquisadores usaram o modelo Samba para obter avanços revolucionários na tarefa de resumo de texto longo.
Desenvolvedores utilizaram o Samba para treinar e otimizar modelos de linguagem em larga escala
melhorando o desempenho do modelo.
Instituições de ensino adotaram o Samba como ferramenta de ensino para ajudar os alunos a entender arquiteturas e processos de treinamento de modelos de linguagem complexos.

1. Configure o ambiente de acordo com o Dockerfile
garantindo que o sistema atenda aos requisitos de execução do modelo Samba.
2. Baixe e prepare o conjunto de dados SlimPajama
realizando o pré-processamento dos dados conforme as instruções.
3. Modifique o arquivo de configuração

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Samba Alternativas

Samba — Implementação oficial do modelo de linguagem de contexto infinito e alta eficiência.

OLMo-2-1124-13B-DPO — Modelo de linguagem inglês de alto desempenho, adequado para diversas tarefas.

OpenScholar — Modelo de linguagem aprimorado por recuperação para síntese de literatura científica

OLMo 2 — Modelo de linguagem totalmente aberto de última geração

Zamba2-7B — Modelo de linguagem pequeno e de alto desempenho

Amostragem baseada em entropia — Técnica de amostragem baseada em entropia, otimizando a diversidade e a precisão da saída do modelo.

Predição de múltiplos tokens — Modelo de predição de múltiplos tokens, aprimorando a eficiência e o desempenho de modelos de linguagem.

MAP-NEO — Um modelo de linguagem grande completamente de código aberto, oferecendo capacidades avançadas de processamento de linguagem natural.

LLaVA++ — Extensão do modelo LLaVA, integrando Phi-3 e LLAMA-3, para melhorar a interação entre visão e linguagem.

OpenELM — OpenELM é uma família eficiente de modelos de linguagem, com estrutura de treinamento e inferência de código aberto.

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.

olmOCR — O olmOCR é um pacote de ferramentas para linearizar PDFs para treinamento de conjuntos de dados de LLMs.

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.

Xwen-Chat — Xwen-Chat é um conjunto de modelos de linguagem grandes focados em diálogo em chinês, oferecendo diversos modelos e serviços de geração de linguagem.

Finbar — Oferece dados financeiros globais básicos, integrando-se rapidamente a modelos e auxiliando analistas financeiros modernos em seu trabalho eficiente.

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

Imitar Antes de Detectar — Um método avançado para detectar textos revisados por máquinas, melhorando a precisão da detecção através da imitação do estilo de máquina.

Sonus-1 — Sonus-1: Inaugurando uma nova era para modelos de linguagem de grande porte (LLMs)

Interface Texto-para-CAD — Cria arquivos CAD B-Rep e malhas a partir de prompts de linguagem natural

InternVL2_5-8B-MPO — Modelo de linguagem grande multimodais, demonstrando desempenho geral excepcional.

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de geração de texto com 70 bilhões de parâmetros

ModernBERT — O ModernBERT é um modelo de codificador de nova geração com desempenho excepcional.

YuLan-Mini — Modelo de linguagem leve e de alta eficiência com 240 milhões de parâmetros

Smolagents — Biblioteca leve para construir agentes inteligentes de alto desempenho.

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — Modelo de geração de texto com 7 bilhões de parâmetros

Gemini 2.0 Flash Experimental — Modelo de IA de alto desempenho desenvolvido pelo Google DeepMind

Q-RWKV-6 32B Instruct Preview — Variante mais poderosa do modelo RWKV, superando vários benchmarks em inglês.

Modelo de Geração de Voz CosyVoice 2.0-0.5B — Modelo de síntese de voz eficiente e multilíngue

Phi-4 — Modelo de linguagem pequeno e mais recente da Microsoft, focado em raciocínio complexo.

tulu-3-sft-olmo-2-mixture — Conjunto de dados de texto multilíngue em larga escala