polyglot-ko-5.8b

EleutherAI开发的58亿参数韩语自然语言处理模型

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Polyglot-Ko-5.8B是EleutherAI团队开发的韩语自然语言处理模型,拥有58亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现出色。它可用于多种NLP任务,但可能存在偏见和不准确性。模型采用Apache 2.0许可开源,为韩语NLP研究提供了有力支持。

polyglot-ko-1.3b - EleutherAI推出13亿参数韩语自然语言处理模型

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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。

polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破

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Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型，具有3.8B参数和32个Transformer层，采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练，但不对公众开放，并在训练中屏蔽了个人信息，以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用，适合多种语言处理任务，但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。

polyglot-ko-12.8b-Inst - 此模型为韩语文本生成提供优化支持

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模型通过使用10%指令数据集[Kullm, OIG, KoAlpaca]进行调优，融入了多GPU和CPU卸载技术，实现高效的分布式训练，致力于韩语文本生成应用。

polyglot-ko-12.8b-safetensors - Polyglot-ko 12.8B韩语模型的SafeTensors优化版

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该项目提供EleutherAI开发的Polyglot-ko 12.8B韩语模型的SafeTensors格式优化版。优化版采用1GB的较小分片大小，提高了模型的易用性和部署便捷性。在保持原始性能的同时，优化版显著提升了加载速度和存储效率。这一资源对于从事韩语自然语言处理的研究人员和开发者具有重要价值，可用于各类韩语NLP任务。

KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强

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该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型，并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化，提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重，显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数，该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。

Llama-3-Open-Ko-8B - 高性能开源韩语大型语言模型

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Llama-3-Open-Ko-8B是一个基于Llama-3-8B进行持续预训练的开源韩语语言模型。该模型使用60GB以上的去重文本训练，包含超过17.7B个token，采用优化的Transformer架构，支持8k上下文长度。它适用于商业和研究目的，可用于助手式聊天等多种自然语言生成任务。开发者使用时需遵循相关许可和负责任的AI开发原则。

kogpt2-base-v2 - 推动韩语自然语言处理的开源模型

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KoGPT2（kogpt2-base-v2）是SKT-AI团队开发的韩语GPT-2模型，采用开源方式发布，使用cc-by-nc-sa-4.0许可证。该模型在文本生成、对话系统等多个韩语自然语言处理任务中表现优异。KoGPT2为韩语AI研究和应用提供了重要工具，推动了韩语NLP技术的发展。研究者和开发者可通过GitHub了解更多详情，探索KoGPT2在韩语处理领域的应用潜力。

Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能

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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。

ko-gpt-trinity-1.2B-v0.5 - SK电信开发的1.2B参数韩语语言模型Ko-GPT-Trinity

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Ko-GPT-Trinity 1.2B是SK电信基于GPT-3架构开发的12亿参数韩语语言模型。该模型在Ko-DAT数据集上训练了350亿个标记，主要用于韩语文本的生成、分类、搜索和摘要。在推理和语言理解方面表现优异，但对非韩语输入效果较差。模型存在一定偏见和局限性，包括高方差性和可解释性有限，使用时需注意这些特点。

KoAlpaca - 开源韩语大语言模型，支持多种规模和部署方式

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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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