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Azzurro

专为意大利语优化的Mistral-7B衍生模型

Azzurro是基于Mistral-7B-v0.2的意大利语大语言模型,经过SFT和LoRA技术优化。模型使用SQUAD-it等公开数据集和自制数据集训练,擅长理解和维护上下文,适用于RAG任务和上下文感知应用。在hellaswag、arc和mmlu评估集上,Azzurro平均得分0.52。该模型易于集成,为意大利语NLP项目提供有力支持。同时提供4位和8位量化版本,适应不同硬件环境。

Llama-3.1-8b-ITA - 意大利语优化版Llama-3.1语言模型实现79.17%测试精确度
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8b-ITA开源项目意大利语模型模型评估自然语言处理语言模型
Llama-3.1-8b-ITA是一个专注意大利语优化的大型语言模型,采用Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构。模型在IFEval零样本测试达到79.17%准确率,支持Python环境部署,可用于文本生成。在Open LLM排行榜中,BBH测试达30.93%,MMLU-PRO达31.96%,整体表现稳定。
Lexora-Medium-7B - 面向意大利语的数理推理开源语言模型
GithubHuggingfaceLexora-Medium-7B代码示例开源项目模型模型使用自然语言处理语言模型
Lexora-Medium-7B是一个专注于意大利语和英语的开源语言模型,基于DeepMount00数据集训练,在数学推理和问答任务中表现出色。模型采用Transformers架构,支持Python快速部署,可应用于多样化的自然语言处理场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-italian - XLSR-53微调的开源意大利语语音识别模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53开源项目意大利语模型语音识别
这是一个基于Facebook的wav2vec2-large-xlsr-53模型,在Common Voice 6.1意大利语数据集上微调的语音识别模型。模型在测试集上达到9.41%的词错误率和2.29%的字符错误率。支持直接处理16kHz采样的语音输入,无需额外语言模型。项目提供了详细的使用说明和评估脚本,便于研究人员快速应用和测试。
SeaPhi3-medium - 意大利语优化AI模型概览
FinetunedGithubHuggingfaceToti Riccardo开源项目性能指标意大利语模型模型模型评估
SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型,由Toti Riccardo开发,并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调,提升了表现。在意大利语模型排行榜中,该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。
Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita - 意大利语高效文本生成模型
GithubHuggingfacellamaunsloth开源项目意大利语模型文本生成模型模型性能
Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库,使训练速度提高了两倍。此模型基于unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit进行优化,专为意大利语而设计,并在多个标准化准确率测试中表现良好。详细性能对比请参见意大利语言模型排行榜。
bert-base-italian-xxl-cased - 基于大规模语料库的意大利语BERT预训练模型
BERTELECTRAGithubHugging FaceHuggingface开源项目意大利语模型模型自然语言处理
bert-base-italian-xxl-cased是巴伐利亚州立图书馆MDZ数字图书馆团队开发的意大利语BERT模型。该模型基于81GB语料库训练,包含131亿个标记,适用于命名实体识别、词性标注等多种意大利语自然语言处理任务。研究人员可通过Hugging Face Transformers库轻松使用此模型进行相关研究。
LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA - LLaMAntino-3意大利语文本生成模型
GithubHuggingfaceLLaMAntino多语言模型开源项目意大利语模型模型评估自然语言处理
基于Meta Llama 3技术的LLaMAntino-3模型特别为意大利NLP研究开发,通过AI2推理挑战、HellaSwag和TruthfulQA等任务的微调与评估,实现卓越的文本生成和准确性表现。支持多语言输入,尤其是在意大利语环境中高效处理文本生成任务。
Mistral-RAG - 意大利语问答强化模型 Mistral-RAG
GithubHuggingfaceMistral-RAG开源项目抽取模式模型生成模式自然语言处理问题回答
Mistral-RAG是以Mistral-Ita-7b为基础优化的模型,专注于问答任务。其生成模式可以整合多源信息,适用于教育和创意场合;提取模式则提供快速、精确的答案,适合科研和法律领域。可通过Python便捷调用,提升数据处理效果。
Mistral-7B-v0.1 - 超越Llama 2的开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B大语言模型开源项目文本生成模型深度学习自然语言处理
Mistral-7B-v0.1是一个开源的大型语言模型,拥有70亿参数,性能超越Llama 2 13B。该模型采用分组查询注意力、滑动窗口注意力等创新技术,是一个强大的预训练基础模型。需注意,模型尚未包含内容审核机制,使用时需搭配Transformers 4.34.0或更高版本。
SeaQwen2-1.5B - SeaQwen2-1.5B的意大利语数据集优化与应用
GithubHuggingfaceQwen2-1.5Bapache-2.0finetune开源项目意大利语数据集模型
SeaQwen2-1.5B模型由Toti Riccardo开发,基于意大利语数据集SeacomSrl/rag-data进行优化,遵循Apache-2.0许可,在多语言处理环境中提高了模型的实用性与表现能力。
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