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leo-hessianai-7b

LeoLM推动德语语言模型发展的新选择

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。

ner-bert-german - 基于BERT的德语命名实体识别模型实现精准NER分析
BERTGithubHuggingface命名实体识别开源项目德语机器学习模型自然语言处理
该模型通过对bert-base-multilingual-cased进行微调,实现德语文本中位置、组织和人名的识别。模型在wikiann数据集训练后,总体F1分数达0.8829,在人名实体识别方面表现尤为出色。模型使用Adam优化器和线性学习率调度器,经7轮训练完成。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
DeepSeek-LLM - 多语言大模型展现卓越编码与数学能力
DeepSeek LLMGithub人工智能开源开源项目自然语言处理语言模型
DeepSeek LLM是一个包含67亿参数的先进语言模型,经过2万亿英文和中文token的训练。该模型在推理、编码、数学和中文理解等方面表现优异,超越多个同类模型。其67B Chat版本在编码和数学方面尤为出色,在HumanEval和GSM8K等基准测试中名列前茅。项目开源了7B和67B的base与chat版本,可用于学术和商业研究。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型,显著降低内存占用
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化
通过将权重和激活量化为FP8格式,该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型,显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究,支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM,可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良,在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。
Hermes-3-Llama-3.1-405B - 开源大模型提升对话推理与功能调用能力
GithubHermes 3HuggingfaceLlama-3人工智能大规模模型开源项目模型语言模型
Hermes-3-Llama-3.1-405B是Nous Research基于Llama-3.1 405B进行全参数微调的开源大语言模型。该模型在对话、推理、角色扮演等方面能力显著提升,采用ChatML格式,支持系统提示词和函数调用。Hermes-3在多项基准测试中表现优异,可应用于广泛的通用任务场景。
bert-base-german-cased - 德语BERT预训练模型 为自然语言处理任务提供基础
German BERTGithubHuggingface开源项目文本分类模型深度学习自然语言处理预训练模型
bert-base-german-cased是一个德语BERT预训练模型,由deepset团队开发。该模型在德语维基百科、法律文本和新闻文章等大规模语料上进行训练。在命名实体识别和情感分析等多项任务中表现优异,为德语自然语言处理提供了坚实基础。模型保留原文大小写信息,有助于更准确地处理德语文本特征。
gemma-7b - Google推出的轻量级开源大语言模型
GemmaGithubHuggingface人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Gemma-7b是Google基于Gemini技术推出的开源大语言模型,拥有70亿参数。该模型在6万亿token的多样化数据集上训练,支持8192个token的上下文长度。Gemma-7b在MMLU、HellaSwag等多项基准测试中表现优异。模型采用严格的数据清洗和安全评估流程,为研究人员提供高性能且负责任的AI工具,促进AI技术的普及与创新。
distilbert-base-german-cased - 轻量级德语BERT预训练模型
DistilBERTGithubHuggingface开源项目德语机器学习模型自然语言处理预训练模型
distilbert-base-german-cased是一个基于知识蒸馏技术的德语BERT压缩模型。该模型在维持BERT基础功能的同时减少了模型体积和运算资源消耗,可用于资源受限环境下的德语自然语言处理任务。模型支持大小写敏感的文本处理功能。
Llama-2-7b-chat-hf - 开源对话模型 强大性能与安全性兼备
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大型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,针对对话场景进行了优化。该模型在多数基准测试中超越了其他开源聊天模型,其有用性和安全性与部分知名封闭源模型相当。模型基于transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升了帮助性和安全性。Llama-2-7b-chat-hf支持多种商业和研究应用,适用于助手式聊天等任务。使用时需按特定格式输入以获得最佳性能。
internlm2-7b - 增强自然语言处理与长文本分析能力
GithubHuggingfaceInternLM开源开源项目性能评测模型长上下文
InternLM2-7B是一款开源自然语言处理模型,以其卓越的语言能力及对20万字符长文本的支持在评测中表现优异。适用于领域适配与复杂任务,提供代码开放与商用使用许可,便于研究与开发者的灵活使用与集成。
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