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。

llama-3.2-Korean-Bllossom-3B-GGUF - 韩英双语模型llama-3.2性能增强

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Bllossom团队推出的这是一个全新的韩英双语语言模型，旨在增强Meta-Llama-3.2-3B的韩语能力。通过150GB高质量韩语数据的调优，该模型在不影响英语表现的同时，对韩语支持进行了强化。在LogicKor测试中表现突出，并允许多种性能优化方法。该项目在AAAI2024等会议上获得了口头报告机会，旨在进一步推动韩语语言能力的提升。

COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型

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模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发，基于LLaMA2变压器架构，具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b，采用DPO及SFT私有数据集训练，适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助，旨在推动人工智能产业集群发展。

gpt-neox-20b - EleutherAI开发的大规模开源语言模型

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GPT-NeoX-20B是EleutherAI开发的200亿参数大规模语言模型。模型基于The Pile数据集训练，采用与GPT-3相似的架构，包含44层Transformer结构。作为研究导向的开源模型，支持下游任务开发和模型微调，但仅限于英语语言处理，且未经过人类反馈优化，不适合直接用于产品部署。

KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型

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KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型，采用双向WordPiece分词技术，支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化，在多项下游任务中表现出色，为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。

KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS - 韩语句向量模型KR-SBERT支持文本相似度和文档分类任务

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KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中，其准确率达86.28%，优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用，为韩语自然语言处理提供有力支持。

opt-6.7b - Meta AI推出开源预训练语言模型促进AI研究

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OPT-6.7B是Meta AI推出的开源预训练语言模型,采用因果语言建模方法训练。该模型具有67亿参数,在800GB多样化数据集上训练,性能接近GPT-3。OPT-6.7B可用于文本生成和下游任务微调,旨在促进大型语言模型的可重复研究,让更多研究者参与探讨语言模型的影响。

KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型

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KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型，基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统，能够识别15种实体类型，涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上，模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型，适用于多种韩语命名实体识别任务。

KoSimCSE-roberta - 基于RoBERTa架构的韩语句子相似度预训练模型

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KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型，基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中，模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境，可用于计算韩语句子间的语义相似度，支持文本匹配等自然语言处理任务。

electra-ko-en-small - 提升韩英双语自然语言处理模型性能

GithubHuggingfaceTUNiB-Electratransformers库双语模型开源项目模型自然语言处理韩国语料

TUNiB-Electra是一款韩英双语的自然语言处理模型，扩大了ELECTRA在多语言环境中的应用。通过大规模的韩语语料库训练，该模型在Korean NER、STS、NLI等下游任务中表现优异，同时在英语的CoLA、MRPC、SST等任务中展现出色性能。使用transformers库即可方便地应用此模型，以提高文本分析、情感分类和关系推断等自然语言处理任务的效率。

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

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