KoAlpaca

开源韩语大语言模型，支持多种规模和部署方式

KoAlpaca 自然语言处理深度学习语言模型人工智能 Github 开源项目

KoAlpaca是基于Stanford Alpaca训练方法的韩语大语言模型项目。该项目提供多种规模模型，包括基于Polyglot-ko和LLAMA的版本，支持全量微调和LoRA等训练方式。KoAlpaca开放网页聊天界面和Hugging Face上的模型,便于研究人员和开发者使用及改进韩语大语言模型。

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介绍相关项目

stanford_alpaca - 基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

GithubLLaMA modelStanford Alpaca开源项目微调指令跟随模型数据生成

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调，仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调，使用时需谨慎。

langchain-alpaca - 本地环境下高效运行Alpaca LLM

AI绘图AlpacaCppChatGithubLangChain开源项目本地化模型参数

LangChain-Alpaca项目允许在本地环境中运行Alpaca LLM，提供详细的示例代码和参数支持。用户可以通过预编译二进制文件和简单命令快速进行自然语言处理任务。参考官方文档可搭建个性化AI工作流，提升效率。项目支持多种自定义参数配置，并解决Windows系统的兼容性问题，是构建本地AI应用的理想选择。

Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview - Llama-3基础上的韩语模型适用于对话和指导任务

GithubHuggingfaceLlama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview开源项目指令生成机器学习模型语言模型预训练

Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview利用公开资源预训练，处理17.7B+文本标记，为韩语对话和指导提供新起点。TPUv5e-256支持下的训练采用Chat Vector方法，增强自然语言生成。尽管尚未微调韩语指令，该模型已展示可靠性和高效性

flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调

FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目

本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程，及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法，并提供了多种预训练模型，均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南，以优化各种任务性能。

kogpt - 韩语生成预训练模型

GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型

由KakaoBrain开发的KoGPT，是一个专注于韩语的生成预训练模型，广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集，具备卓越的文本生成能力。然而，使用期间可能生成不恰当内容，主要用于学术研究与技术开发，用户在使用时需严格遵守其许可协议。

KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型

GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型

KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型，支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制，其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中，KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果，为韩语自然语言处理提供支持。

Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能

GithubHuggingfaceYi-Ko-6B参数开源项目文本生成模型自回归模型语言模型

Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库，以及扩展词汇，实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构，并拥有6亿参数，专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中，模型展现了突出的多语言处理能力。此外，它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

kobert-base-v1 - 为韩语自然语言处理优化的BERT模型

BERTGithubHuggingface开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语

KoBERT是SKT Brain开发的韩语BERT模型，针对韩语特性进行了优化。这一预训练模型为文本分类、命名实体识别等韩语自然语言处理任务提供了有力支持。作为开源项目，KoBERT在GitHub上提供了完整代码和文档，方便研究人员和开发者使用和研究。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

相关项目

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