Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala

Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

Producto ComúnProgramaciónAprendizaje profundoProcesamiento del lenguaje natural

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Este producto es una biblioteca de código para el preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, desarrollada en Python. Está optimizada para la arquitectura de GPU AMD y puede funcionar eficientemente en 4096 GPU AMD. La principal ventaja de esta tecnología reside en su arquitectura recurrente profunda, que mejora eficazmente la capacidad y eficiencia de inferencia del modelo. Se utiliza principalmente para la investigación y el desarrollo de modelos de procesamiento del lenguaje natural de alto rendimiento, especialmente en escenarios que requieren recursos informáticos a gran escala. Esta biblioteca de código es de código abierto y está bajo la licencia Apache-2.0, lo que la hace adecuada para la investigación académica y las aplicaciones industriales.

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Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala Situación del tráfico más reciente

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala Tendencia de visitas

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala Distribución geográfica de las visitas

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala Fuentes de tráfico

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala Alternativas

Preentrenamiento de modelos de lenguaje recurrentes a gran escala — Código de preentrenamiento para modelos de lenguaje recurrentes profundos a gran escala, compatible con la ejecución en 4096 GPU AMD.

GLM-4-32B — Un potente modelo de lenguaje que admite múltiples tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Hun Yuan T1 — Modelo de inferencia profunda líder en la industria, optimizado para las preferencias humanas.

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.

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

Moonlight — Moonlight es un modelo de experto mixto (MoE) de 16B parámetros, entrenado con el optimizador Muon, que ofrece un rendimiento excepcional.

Detección de Compatibilidad de Modelos DeepSeek — Detecta si un dispositivo puede ejecutar modelos DeepSeek de diferentes escalas, ofreciendo una predicción de compatibilidad.

node-DeepResearch — Busca y lee páginas web continuamente hasta encontrar la respuesta (o hasta agotar el presupuesto de tokens).

Open R1 — Este es un proyecto de reproducción de un modelo DeepSeek-R1 completamente abierto, diseñado para ayudar a los desarrolladores a reproducir y construir modelos basados en R1.

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

Tarsier — Tarsier es un modelo de lenguaje de video a gran escala desarrollado por ByteDance para generar descripciones de video de alta calidad.

VideoLLaMA3 — VideoLLaMA3 es un modelo base multimodal de vanguardia, especializado en la comprensión de imágenes y videos.

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

Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 — Modelo de generación de texto con 70 mil millones de parámetros

DeepSeek-V3 — Un modelo de lenguaje Mixture-of-Experts con 671B parámetros.

DRT-o1 — Modelo de traducción automática neuronal basado en cadenas de razonamiento largas para optimizar la traducción.

mwp_ReFT — Marco de ajuste fino de modelos basado en el aprendizaje por refuerzo profundo

Florence-VL — Herramienta de mejora de modelos de lenguaje visual, que combina un codificador visual generativo y una técnica de fusión de profundidad y amplitud.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

LLaMA-Mesh — Unificación de modelos de lenguaje y generación de mallas 3D

Demostración de TTS MaskGCT — Demostración de texto a voz (TTS) basada en el modelo MaskGCT

mPLUG-DocOwl 1.5 — Modelo de aprendizaje de estructura unificada para la comprensión de documentos sin OCR

F5-TTS — Modelo de síntesis de texto a voz (TTS) de alta calidad basado en aprendizaje profundo

Llama 3.2 3b Voice — Herramienta de síntesis de voz basada en el modelo Llama.

Aixploria — Directorio de herramientas de IA, descubre las mejores herramientas de IA

RWKV — Arquitectura de modelo grande de nueva generación, que supera a Transformer.

llama3-desde-cero — Implementación del modelo Llama3 desde cero

RAGFlow — Motor de RAG (Generación Aumentada por Recuperación) de código abierto basado en una comprensión profunda de documentos.

llava-llama-3-8b-v1_1 — Modelo LLaVA optimizado por XTuner, que combina el procesamiento de imágenes y texto.