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。

gemma-ko-7b-instruct-v0.62 - 简洁韩文文本生成模型，适用于多种自然语言处理任务

GemmaGithubHuggingface开源项目文本生成模型模型优化自然语言处理韩国语

Gemma Ko 7B Instruct v0.62 是一个专注于韩文文本生成的模型，能支持语言翻译、文本摘要、问答及对话生成等多种自然语言处理任务。该模型生成的文本高质量且具备上下文连贯性。由开发者 lemon-mint 基于 openchat 的模型进行微调。使用时请谨慎对待数据偏见及潜在错误信息。

mdeberta-v3-base-kor-further - 基于韩语数据强化的多语言DeBERTa模型提升NLP任务性能

DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

mDeBERTa-v3-base-kor-further是一个通过40GB韩语数据进行进一步预训练的多语言模型。该模型采用Disentangled Attention和Enhanced Mask Decoder技术，有效学习词位置信息。在NSMC、NER、PAWS等多个韩语自然语言理解任务中，性能优于基准模型。模型包含86M参数，支持多语言处理，为自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

koOpenChat-sft - 多语言AI对话模型，基于OpenChat3.5构建

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koOpenChat-sft项目是一个基于OpenChat3.5的多语言AI对话模型，训练于A100 80GB设备，遵循ChatML和Alpaca(No-Input)指令格式。尽管没有详细的基准测试数据，模型的评估结果已在Open LLM Leaderboard中公布。其在HellaSwag和Winogrande等指标上的得分表明了其高效的对话能力，广泛适用于多种AI场景。欲知更多信息，可通过Telegram联系开发者。

llama-3-Korean-Bllossom-8B - 基于llama-3的8B参数韩英双语模型Bllossom显著增强韩语能力

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llama-3-Korean-Bllossom-8B是一个基于llama-3的韩英双语大型语言模型。通过250GB的韩语预训练和专门的韩语指令微调,该模型显著增强了韩语能力,在LogicKor基准测试中取得了10B以下韩语模型的最佳成绩。模型支持长上下文理解,扩展了3万多个韩语词汇,并应用了人类反馈强化学习。由首尔科技大学、Teddysum和延世大学联合开发,可用于商业用途。

kpfbert - 面向韩语自然语言处理的BERT预训练模型

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KpfBERT是一个针对韩语自然语言处理的预训练BERT模型。该开源项目提供韩语文本处理的基础模型支持，通过韩语语料库训练，可用于文本分类、命名实体识别等韩语NLP任务。

EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型

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EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型，参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调，在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互，处理复杂指令，并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0 - 韩语大语言模型EEVE-Korean-Instruct-10.8B采用DPO技术优化指令理解

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EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0是一个针对韩语优化的大语言模型。该模型基于SOLAR-10.7B扩展韩语词汇表，并使用DPO技术进行指令微调。在多项基准测试中，模型平均得分达66.48分。训练数据包括韩语翻译版的SlimOrca-Dedup和ultrafeedback数据集。项目提供了API使用说明和模型评估结果，适用于需要高性能韩语语言处理的应用场景。

ko-sbert-nli - 基于SBERT架构的韩语语义相似度模型实现文本向量化

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该模型基于sentence-transformers框架，将韩语文本转化为768维向量。经KorNLI数据集训练，在KorSTS评估中获83.16%相关性。适用于句子编码、语义搜索和文本聚类，支持Python接口和pip安装。

kobigbird-bert-base - 基于稀疏注意力的韩文BigBird预训练模型，优化长序列处理

BERTGithubHuggingfaceKoBigBird开源项目模型稀疏注意力长序列韩语

该项目利用稀疏注意力机制，扩展BERT模型以处理更长的序列。KoBigBird模型通过从韩文BERT检查点暖启动，能够以更低的计算成本处理最长达4096的序列。推荐使用BertTokenizer进行标记化，支持更改注意力模式和参数配置，以优化不同任务的性能。

xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型

GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型

XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型，具有5.64亿参数，在30种语言的平衡语料库上训练，涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习，支持多语言自然语言处理，并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。

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