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发布 Swift Transformers：在苹果设备上运行本地语言模型
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原文英文，约3600词，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍了一套工具，帮助Swift开发人员将语言模型整合到应用程序中。工具包括转换为Core ML、优化技术、Tokenizers模块、模型和Hub包装器、生成算法以及支持的模型。作者鼓励开发者与社区一起改进这些工具，并期待看到开发者们创造出什么样的应用。
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关键要点
- 本文介绍了一套工具，帮助Swift开发人员将语言模型整合到应用程序中。
- 工具包括转换为Core ML、优化技术、Tokenizers模块、模型和Hub包装器、生成算法以及支持的模型。
- 作者鼓励开发者与社区一起改进这些工具，并期待看到开发者们创造出什么样的应用。
- swift-transformers是一个开发中的Swift包，旨在实现类似transformers的API，专注于文本生成。
- 转换为Core ML是使用LLM模型的关键步骤，作者提供了多种转换工具和方法。
- 优化技术包括缓存注意力键值、使用离散形状和量化技术，以提高模型运行速度和资源利用率。
- Tokenization是将文本输入转换为模型可处理的数字格式的过程，涉及多种策略和选项。
- 模型和Hub包装器用于下载模型和tokenizer配置文件，简化模型使用过程。
- 生成算法包括贪婪解码和top-k采样，支持多种生成方法。
- 目前支持的模型包括Llama 2、Falcon、StarCoder和GPT系列。
- 未来的工作包括支持更多的tokenizers、生成算法和优化技术。
- 作者期待社区的反馈和贡献，以进一步完善这些工具。
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