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Onegen
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OneGen适合自然语言处理领域的研究人员和开发者，特别是那些对大型语言模型的生成和检索任务感兴趣的用户。它可以帮助他们更高效地进行模型训练和推理，同时减少资源消耗。
AI模型AI模型推理训练#自然语言处理#大型语言模型#生成任务#检索任务#单遍处理普通产品开源
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产品介绍
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简介
OneGen是一个为大型语言模型（LLMs）设计的高效单遍生成和检索框架，用于微调生成、检索或混合任务。它的核心思想是将生成和检索任务整合到同一上下文中，通过将检索任务分配给以自回归方式生成的检索令牌，使得LLM能够在单次前向传递中执行两种任务。这种方法不仅降低了部署成本，还显著减少了推理成本，因为它避免了对查询进行两次前向传递计算的需求。
截图
产品特色
支持生成和检索任务的统一处理，降低部署成本。
在生成过程中实现检索，避免了对查询进行两次前向传递计算。
支持实体链接、单跳问答和多跳问答等多种任务。
提供预训练模型下载，方便用户快速开始。
支持从零开始训练模型，提供灵活的配置选项。
提供详细的评估脚本，方便用户评估模型性能。
使用教程
1. 克隆OneGen仓库到本地环境。
2. 创建并激活Python虚拟环境。
3. 安装所需的依赖包。
4. 下载并解压数据集，准备训练或推理。
5. 根据需要下载预训练模型（可选）。
6. 配置模型参数和路径。
7. 运行推理脚本，进行模型预测。
8. 使用评估脚本，评估模型性能。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
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