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leo-hessianai-7b

LeoLM推动德语语言模型发展的新选择

LeoLMGithub模型开源开源项目德语语言模型HuggingfaceLlama-2LAION

LeoLM是首个基于Llama-2构建的商用德语基础语言模型，经过大规模德语语料库的持续预训练。其旨在推动德语开源及商用LLM的研究，提升语言理解和文本生成能力，支持8k上下文长度。该项目依托于HessianAI的新超算系统42，并施行Llama-2社区许可证。用户可在Hugging Face平台获取leo-hessianai-7b及leo-hessianai-13b模型，并借助Transformers库实现快速推理。此项目旨在为德语开源及商业应用带来新发展。

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介绍相关项目
llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用
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ner-german-large - Flair框架驱动的德语大规模命名实体识别模型
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这是一个基于Flair框架的德语大规模命名实体识别(NER)模型。它可识别人名、地名、组织名和其他名称四类实体。模型结合了文档级XLM-R嵌入和FLERT技术，在CoNLL-03德语修订版数据集上获得92.31的F1分数。研究者可通过Flair库轻松调用此模型进行NER任务。项目同时提供了使用示例和训练脚本，便于进一步开发和优化。
Nous-Hermes-llama-2-7b - 高效精调语言模型Nous-Hermes的特性与使用
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Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型，通过优化的Transformer架构和多语言对话定制，尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言，可进行超越官方语言的定制训练，以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性，提供高效的多语言文本生成能力，助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定，确保使用场景的安全性和合规性。
h2o-danube3-4b-base - 高效大语言模型支持离线运行
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h2o-danube3是H2O.ai构建的基础大语言模型，具有40亿参数，支持在手机上本地和离线运行。该模型采用Llama 2架构调整，集成Mistral tokenizer，拥有32,000词汇和8,192上下文长度。模型兼容transformers库，提供量化和分片方案，适用于多GPU设备。其在Open LLM Leaderboard的Hellaswag测试中获得79.84高分。建议用户负责地使用该模型，审慎评估生成内容。
Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF - 基于Llama-3的通用型语言模型支持智能对话和结构化输出
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能函数调用开源模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Pro-Llama-3-8B是基于Llama-3 8B开发的开源语言模型，具备通用对话和函数调用能力。模型通过ChatML格式实现多轮对话，支持JSON结构化输出和系统提示功能。该项目提供了完整的模型使用文档和推理代码示例，并在AGIEval、GPT4All等基准测试中展示了其性能表现。
wav2vec2-large-xlsr-53-german - 优化德语自动语音识别的开源模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2开源项目德语模型深度学习语音识别
本项目利用wav2vec2-large-xlsr-53-german模型对德语Common Voice数据集进行自动语音识别，得到WER为18.5%的结果。项目采用Torchaudio和Transformers库，并使用Resample进行音频预处理。该模型在语音转文字应用中具有广泛的研究价值。
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GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
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此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct - Spectrum微调的德英双语Llama模型
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Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct是基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的微调模型，采用Spectrum技术优化25%的层，显著提升德英语能力。该模型在多项基准测试中表现优异，展示了高效微调大型语言模型的潜力，适用于各种需要德英双语能力的应用场景。
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