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opus-mt-en-gl

英语到加利西亚语机器翻译模型 基于OPUS数据集

语言模型模型opus-mt-en-gl机器翻译BLEU评分Github开源项目Huggingface数据集

opus-mt-en-gl是一个开源的英语到加利西亚语机器翻译模型。该模型采用transformer-align架构，基于OPUS数据集训练，使用normalization和SentencePiece进行预处理。在Tatoeba测试集上，模型达到36.4的BLEU得分和0.572的chr-F值，表现出较好的翻译质量。这个模型为英语到加利西亚语的翻译任务提供了一个有效的工具。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
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自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来，开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程，包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外，还提供了丰富的开发和实施指导，从数据准备到低成本推理，并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究
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SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果
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SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标，有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证，SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源，详情可参考相关论文。
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rulm - 俄语语言模型:的实现与性能对比
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此项目展示了俄语语言模型的实现与比较，涵盖DataFest的分享、主要演示和Fine-tuning Colab资源链接。同时介绍了基于ChatGPT生成数据的RuTurboAlpaca和Saiga两个主要数据集，以及相关模型及其训练配置的详细内容。提供了数据集生成脚本和提示。此外，还展示了GPT Role-play Realm的数据集和模型评估结果，包括与GPT4和gpt-3.5-turbo的对比分析。
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