Memory
M
Memory
簡介 :
Memory Layers at Scale 是一種創新的內存層實現方式,通過可訓練的鍵值查找機制,在不增加浮點運算次數的情況下為模型增加額外的參數。這種方法在大規模語言模型中尤為重要,因為它能夠在保持計算效率的同時,顯著提升模型的存儲和檢索能力。該技術的主要優點包括高效擴展模型容量、降低計算資源消耗以及提高模型的靈活性和可擴展性。該項目由 Meta Lingua 團隊開發,適用於需要處理大規模數據和複雜模型的場景。
需求人群 :
適用於需要擴展模型容量而不增加計算量的開發者和研究人員,特別是在大規模語言模型和複雜數據處理場景中。
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佔比最多地區: US(19.34%)
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使用場景
在大規模語言模型中擴展詞彙表和參數容量,而不增加計算負擔.
用於自然語言處理任務中的信息檢索和存儲優化.
在分佈式訓練環境中高效運行大規模模型.
產品特色
支持大規模數據處理
通過鍵值查找機制擴展模型參數
保持計算效率不變
適用於分佈式訓練
支持多種數據集和配置
提供詳細的配置和啟動腳本
支持本地和SLURM集群部署
靈活的模型評估功能
使用教程
克隆倉庫:`git clone https://github.com/facebookresearch/memory`
創建環境:`bash setup/create_env.sh` 或使用SLURM集群
激活環境:`conda activate lingua_<date>`
下載和準備數據:`python setup/download_prepare_hf_data.py fineweb_edu <MEMORY>`
下載分詞器:`python setup/download_tokenizer.py llama3 <SAVE_PATH>`
啟動訓練任務:`python -m lingua.stool script=apps.main.train config=apps/main/configs/pkplus_373m_1024k.yaml`
進行模型評估:`srun -n 8 python -u -m apps.main.eval config=apps/main/configs/eval.yaml`
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