MoBA开源项目 – 提升长文本处理效率的注意力机制

MoBA（Mixture of Block Attention）是一种新型注意力机制，旨在提高大型语言模型（LLM）处理长文本上下文的效率和性能。它结合了稀疏注意力机制和块操作，通过将长文本分成多个块进行处理，减少了计算量。MoBA支持1M上下文长度，并采用参数无偏的Top-k门控机制，精准筛选关键信息。此外，MoBA可以无缝切换全注意力与稀疏注意力模式，在性能与效率之间取得平衡。MoBA兼容Transformer架构，可以替代标准注意力机制，嵌入现有Transformer模型中，提升长文本的处理效率。

MoBA的特点:

1. 长文本处理效率提升，支持1M上下文长度
2. 参数无偏的Top-k门控机制，精准筛选关键信息
3. 无缝切换全注意力与稀疏注意力模式，性能与效率兼得
4. 采用稀疏注意力机制，减少计算量
5. 基于块的概念，将长文本分成多个块处理
6. 兼容Transformer架构，可以替代标准注意力机制

MoBA的功能:

1. 用于提升大型语言模型在处理长文本时的效率
2. 在需要精准筛选关键信息的场景中应用
3. 在需要灵活切换注意力模式的场景中使用
4. 提高长文本的处理效率
5. 嵌入现有Transformer模型中

相关导航

Time-LLM开源项目 – 通用时间序列预测的重新编程框架

Time-LLM 是一个重新编程框架，用于将大型语言模型（LLMs）重新用于通用的时间序列预测，同时保持其骨干语言模型的完整性。

ChatLLM开源项目 – 轻松玩转LLM，提供生产级API

ChatLLM 是一个基础知识库，旨在帮助用户轻松使用大型语言模型（LLM）。它提供生产级的API，支持前后端分离，并兼容多种LLM模型，如文心一言和讯飞星火。该项目易于集成和扩展，具有友好的用户界面，方便开发者和用户使用。

llguidance开源项目 – 约束解码大型语言模型输出

实现了对大型语言模型输出的约束解码，支持多种格式的语法规则，并且具有高效的性能。该项目旨在提高语言模型的输出质量，确保生成文本符合特定的语法和结构要求，适用于多种自然语言处理任务。

Coze官网 – 无代码AI聊天机器人构建平台

Coze是一个应用开发平台，旨在利用大型语言模型(LLMs)开发AI聊天机器人。无论您是否具备编程经验，都可以快速将您的机器人创意变为现实。Coze允许用户迅速创建多种类型的聊天机器人，并将其部署到Discord、Telegram或Slack等社交平台和消息应用上。

DeepSeek-V3-0324模型 – 高效推理的大型语言模型

DeepSeek-V3-0324 是由DeepSeek AI开发的大型语言模型，采用Mixture-of-Experts (MoE)架构，总参数约为6850亿。该模型利用Multi-head Latent Attention (MLA)和DeepSeekMoE架构，创新性地引入了无辅助损失的负载均衡策略，并设置多令牌预测训练目标以提升性能。在14.8万亿多样化高品质令牌上预训练后，通过监督微调和强化学习进一步优化，DeepSeek-V3-0324 在推理、代码生成和其他语言任务中表现出色。

Vulnhuntr开源项目 – 零样本漏洞检测工具

首款利用大型语言模型（LLM）进行零样本漏洞发现的工具，能自动分析代码，检测远程可利用的安全漏洞，帮助开发者及时发现和修复潜在的安全隐患。

Drive Like A Human开源项目 – 重新定义自动驾驶的智能交互

用大型语言模型重新思考自动驾驶，使用GPT-3.5作为默认的大型语言模型(LLM)，介绍了LLM在驾驶场景中的闭环交互能力以及通过记忆能提升性能的方法

LongRoPE-扩展LLM上下文窗口至200万Tokens

LongRoPE项目旨在将大型语言模型的上下文窗口扩展至超过200万Tokens，显著提升长文本处理能力，同时保持原始短上下文窗口的性能。它通过引入有效的搜索识别和位置插值，以及采用渐进扩展策略，在256k训练长度内仅需1k微调步骤，从而实现高效的模型训练与优化。

Open-LLM-VTuber开源项目 – 智能虚拟主播对话系统

Open-LLM-VTuber 是一个结合 Live2D 和大型语言模型（LLM）的项目，通过快速免提语音交互、面部表情捕捉和长期记忆功能，实现自然流畅的对话体验。该项目支持跨平台本地运行，确保数据隐私，并能够记住之前的对话内容，提供个性化的互动体验。

Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer，增强长文本处理

Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型，通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门，增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能，同时保持长上下文处理能力，并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数，命名为“遗忘注意力”（Forgetting Attention）。研究表明，FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer，而在长上下文下游任务上表现相当。此外，FoX 兼容 Flash Attention 算法，且无需位置嵌入，保留了 Transformer 相对于循环序列模型（如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet）在长上下文能力上的优势。

smolGPT开源项目 – 迷你大语言模型训练工具

smolGPT是一个从零开始训练迷你大语言模型的工具，采用纯PyTorch实现，代码简洁无冗余，支持高效训练、混合精度和梯度累积。预训练模型仅需18.5小时，适合快速上手。项目专为教育目的设计，帮助用户理解大语言模型的训练过程，并适用于小规模文本生成任务。此外，smolGPT还支持flash attention和现代采样技术，可用于研究和实验，快速验证模型效果。

Llama官网 – 领先的开源大模型LLM

Llama已然是最领先的开源大模型LLM，下载量接近3.5亿次，需求巨大，适用于各种自然语言处理任务。

OpenManus开源项目 – 快速复刻Manus的开源项目

OpenManus是一个开源项目，旨在让开发者能够轻松访问、修改和扩展Manus的功能。它无需邀请码，打破AI封闭生态，提供快速上手的体验。项目集成了多种成熟技术，包括大型语言模型（LLM）、AI Agent、计算机/浏览器使用、图像/视频理解、爬虫等，通过产品思维和工程集成，提供高效、智能的解决方案。

上下文位置编码（CoPE）-基于上下文的灵活位置编码

CoPE是一种新的位置编码方法，允许根据上下文来调整位置，以关注更高抽象级别的序列元素。它能够根据需要计算每个注意力机制头的距离，解决标准Transformer无法解决的计数和复制任务，并在语言建模和编码任务上拥有更好的困惑度（PPL）。

YaRN开源项目 – 高效的上下文窗口扩展工具

YaRN是一个高效的上下文窗口扩展工具，旨在提高大型语言模型的上下文处理能力。