有没有替代langchain框架split的,好用的 ModelScope框架或专注于分词的大模型?
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全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据!
全套解决方案:基于pytorch、transformers的中文NLP训练框架,支持大模型训练和文本生成,快速上手,海量训练数据! 1.简介 目标:基于pytorch、transformers做中文领域的nlp开箱即用的训练框架,提供全套的训练、微调模型(包括大模型、文本转向量、文本生成、多模态等模型)的解决方案; 数据: 从开源社区,整理了海量的训练数据,帮助用户可以快速...
llama.cpp作者创业,用纯C语言框架降低大模型运行成本
大模型的应用前景将越来越广泛。通常,神经网络的推理代码是使用 Python 语言编写的。但相比于 Python,C/C++ 代码运行速度更快,编写过程更严谨,因此一些开发者尝试用 C/C++ 语言实现神经网络。在众多使用 C/C++ 语言编写神经网络代码的开发者中,Georgi Gerganov 是一位佼佼者。Georgi Gerganov 是资深的开源社区开发者,曾为 OpenAI 的 Whi....
有没有ModelScope大佬实践过,或者是了解AI分布式框架?可以将大模型,进行分布式部署冰推理
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内修昇思MindSpore AI框架,外重行业汇聚,华为大模型的不平凡之路
今天,我们来讲一讲昇思 MindSpore AI 框架与大模型的故事。要说近几年深度学习领域最热门的研究课题有哪些?大模型肯定在列。从 2020 年 OpenAI 发布 1750 亿参数的 GPT-3 开始,炼大模型这股潮流变得不可阻挡。依托自身效果好、泛化能力强等特点,大模型进一步增强 AI 的通用性,更成为 AI 技术和应用的新基座。科技巨头们纷纷下场,接连推出千亿甚至万亿参数级的大模型。而....
阿里云机器学习PAI开源中文NLP算法框架EasyNLP,助力NLP大模型落地
作者:临在、岑鸣、熊兮一 导读随着 BERT、Megatron、GPT-3 等预训练模型在NLP领域取得瞩目的成果,越来越多团队投身到超大规模训练中,这使得训练模型的规模从亿级别发展到了千亿甚至万亿的规模。然而,这类超大规模的模型运用于实际场景中仍然有一些挑战。首先,模型参数量过大使得训练和推理速度过慢且部署成本极高;其次在很多实际场景中数据量不足的问题仍然制约着大模型在小样本场景中的应用,提高....
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通义大模型
阿里云自主研发的通义大模型,凭借万亿级超大规模数据训练和领先的算法框架,实现全模态高效精准的模型服务调用。https://www.aliyun.com/product/tongyi
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