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polyglot-ko-1.3b

EleutherAI推出13亿参数韩语自然语言处理模型

Polyglot-Ko-1.3B是EleutherAI团队开发的韩语自回归语言模型,拥有13亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现优异。与同规模模型相比,Polyglot-Ko-1.3B在多个下游任务中展现出显著优势,可应用于多种韩语自然语言处理任务。

DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
pykoi-rlhf-finetuned-transformers - 利用RLHF优化大型语言模型的Python库
GithubRAGRLHFpykoi开源库开源项目模型比较
pykoi是一个开源的Python库,利用RLHF优化大型语言模型(LLM)。它提供统一界面,包含RLHF/RLAIF数据和反馈收集、强化学习微调及模型比较等功能,支持用户存储聊天记录并进行性能对比。此外,pykoi还支持快速实现上下文感知对话生成,并确保数据隐私和安全,适用于CPU和GPU等多种计算资源。
DeepSeek-MoE - 创新MoE架构打造高效大规模语言模型
DeepSeekMoEGithubMoE架构大语言模型开源模型开源项目模型评估
DeepSeek-MoE项目开发了创新的混合专家架构语言模型,采用细粒度专家分割和共享专家隔离策略。该16.4B参数模型仅使用40%计算量就达到DeepSeek 7B和LLaMA2 7B的性能水平。模型可在单个40GB内存GPU上直接部署运行,无需量化,为学术和商业研究提供了高效便捷的工具。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-GGUF - 支持29种语言的多功能语言处理模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型生成长文本量化
Qwen2.5系列大幅提升了编码、数学和指令跟随能力,支持长上下文的多语言处理,覆盖29种语言。该模型以GGUF格式提供因果语言模型,支持预训练和后训练,非常适合灵活的对话设计。其指令调整能力强,能有效应对多样化的系统提示,尤其在生成结构化输出(如JSON)方面表现突出。模型具备0.49B参数,24层结构,支持多种量化方法。
KR-FinBert-SC - 金融情感语义分析的最新进展
GithubHuggingfaceKR-FinBert开源项目情感分析模型自然语言处理迁移学习金融领域
KR-FinBert-SC利用金融语料库进行预训练和微调,以提高NLP中的情感分析性能。该模型训练涉及韩国维基百科、新闻文章和法律文本等,扩展数据集超过12GB,并添加了经济新闻和证券分析报告以支持迁移学习。在50,000条标记数据中,该模型的情感分类准确率达到96.3%。
honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器
GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉
Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异,提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集,包含详细的数据准备、训练和评估指南,为多模态AI研究和开发提供开源工具。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
HugNLP - 基于Hugging Face的全面NLP开发应用框架
GithubHugNLPNLP应用开发开源项目指令微调预训练语言模型
HugNLP是基于Hugging Face的NLP开发应用库,为研究人员提供便利高效的开发环境。它集成了丰富的模型、处理器和应用模块,支持知识增强预训练、提示微调、指令调优等技术。该框架还包含参数高效学习、不确定性估计等工具,可用于构建多种NLP应用。HugNLP获得CIKM 2023最佳演示论文奖。
PyKoSpacing - PyKoSpacing:Python包实现高精度韩文文本自动分词
GithubPyKoSpacing准确率开源项目文本预处理深度学习自动分词
PyKoSpacing利用深度学习模型,提供高精度的韩文文本自动分词,适用于在线短信和社交媒体文本。通过大规模语料库训练,PyKoSpacing在多种语料测试中展现了高准确率,支持多种安装方式及灵活的参数设置,以优化不同场景的分词效果。
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
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