NdLinear是一种创新的N维线性变换层，专门设计用于处理多维数据（如图像、体积医学扫描和多变量时间序列），而无需展平数据，从而保留其结构信息。它沿输入张量的每个维度独立操作，捕获标准线性层忽略的轴特定依赖关系。研究表明，NdLinear在参数效率方面表现出色，使用更少的参数即可实现与标准线性层相当或更优的性能。它可以作为神经网络架构中的替换组件，适用于各种网络类型，如卷积、循环和基于变换器的网络。
Tied-LoRA是一种简单的范式，它利用和来增加LoRA方法的参数效率。该方法在多个任务中表现出相当的性能，并且仅使用标准LoRA方法的13%的参数，有助于减少模型的复杂性和提升训练效率。
小型模型的妙用：在大型语言模型时代，探索小型模型的独特角色和应用，包括数据筛选、推理增强和知识蒸馏等
2000 Hugging Face Prompts 是一份全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验 Hugging Face，使他们熟悉其在不同背景下的功能和应用。
CAME（Confidence-guided Adaptive Memory Optimization）是一个旨在通过信心引导机制来优化模型内存使用的项目，提升大语言模型的性能。
Boogie是一个平台，允许用户使用大型语言模型（如GPT-4）测试、部署和管理自然语言处理应用程序，帮助开发者高效构建强大的NLP应用。
