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适用于需要扩展模型容量而不增加计算量的开发者和研究人员，特别是在大规模语言模型和复杂数据处理场景中。
AI模型开发与工具#内存层#模型扩展#分布式训练#语言模型#高效计算普通产品开源
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简介
Memory Layers at Scale 是一种创新的内存层实现方式，通过可训练的键值查找机制，在不增加浮点运算次数的情况下为模型增加额外的参数。这种方法在大规模语言模型中尤为重要，因为它能够在保持计算效率的同时，显著提升模型的存储和检索能力。该技术的主要优点包括高效扩展模型容量、降低计算资源消耗以及提高模型的灵活性和可扩展性。该项目由 Meta Lingua 团队开发，适用于需要处理大规模数据和复杂模型的场景。
截图
产品特色
支持大规模数据处理
通过键值查找机制扩展模型参数
保持计算效率不变
适用于分布式训练
支持多种数据集和配置
提供详细的配置和启动脚本
支持本地和SLURM集群部署
灵活的模型评估功能
使用教程
克隆仓库：`git clone https://github.com/facebookresearch/memory`
创建环境：`bash setup/create_env.sh` 或使用SLURM集群
激活环境：`conda activate lingua_<date>`
下载和准备数据：`python setup/download_prepare_hf_data.py fineweb_edu <MEMORY>`
下载分词器：`python setup/download_tokenizer.py llama3 <SAVE_PATH>`
启动训练任务：`python -m lingua.stool script=apps.main.train config=apps/main/configs/pkplus_373m_1024k.yaml`
进行模型评估：`srun -n 8 python -u -m apps.main.eval config=apps/main/configs/eval.yaml`
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