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RakutenAI-7B-chat

RakutenAI-7B模型的日本语言处理技术与性能表现

RakutenAI-7B在日本语言理解测试中表现优异,并在英文项目中保持高竞争力。基于Mistral模型架构,该项目成功调整了Mistral-7B-v0.1的预训练权重,词汇表扩展至48k以优化日语字符处理率。独立评估显示其适用于对话应用的性能优越,评分为0.393和0.331,方法简便实用。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
此大规模语言模型由日本研发,支持多语言(含日语和英语)及多编程语言。采用Transformer架构,经过预训练和指令调优,适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化,包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL,可用于生成自然语言文本,应用广泛,性能优异。
line-distilbert-base-japanese - LINE DistilBERT模型推动日语文本智能处理
Apache License 2.0GithubHuggingfaceLINE DistilBERT开源项目日本语模型模型架构预训练模型
LINE Corporation推出的DistilBERT模型专为日语文本处理而设计,基于BERT-base教师模型,在131 GB日语网络文本上完成了预训练。模型采用DistilBERT架构,有6层、768隐层、12个注意力头和66M参数。评估结果优秀,JGLUE评测中表现出色。其使用MeCab和SentencePiece进行分词和子词处理,词汇量为32768。适用于多种日语NLP任务,遵循Apache 2.0许可证。在GitHub上提供更多信息。
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理
GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言,具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比,保持相近性能的同时将模型规模减半。
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24 - 全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能
GithubHuggingfaceRAG技术Vikhr-Nemo人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。
maestrale-chat-v0.4-beta - 优化意大利语语言处理的SFT与DPO对齐模型
GithubHuggingfaceMaestrale-chat开源项目微调意大利语模型模型描述语言模型
该模型专注于意大利语处理,基于Mistral-7b模型在大规模高质量语料库上的预训练,并结合了occiglot模型。对170万次对话和指令进行微调后,提升了数学、推理能力和拉丁文翻译能力。适用于多种应用场景,如生成Mermaid思维导图和SQL代码,采用ChatML提示格式。此外,作为Beta版设计,模型具有‘安全性’,能够拒绝有害问题的回答。
Aurora - 通过指令调优激活 Mixtral-8x7B 稀疏专家混合体的中文聊天功能
AuroraGithubMixtral-8x7B中文对话能力开源项目指令调优语言模型
Aurora项目通过整合三大中文数据集,提升了Mixtral-8x7B稀疏专家模型的中文对话能力。通过数据预处理和指令微调,该模型在C-Eval、MMLU和CMMLU基准测试中表现出色。这项研究首次在稀疏专家模型上应用指令微调,提升了模型的架构能力,特别是在零样本任务中表现卓越。
Qwen-7B-Chat-Int4 - 大规模语言模型的高效应用
GithubHuggingfaceQwen-7B-Chat中文评测开源项目模型模型量化训练数据通义千问
Qwen-7B-Chat-Int4由阿里云基于Transformer架构开发,利用对齐机制和广泛的数据集进行训练,更新版在语言理解及数学和代码任务中表现出色。模型在多个任务中展现出较高的推理速度和低显存占用得益于其广泛预训练数据和先进的量化技术。优化后的分词器及加速方案便于多语言应用。更多信息请参见官方GitHub库。
Mistral-7B-v0.1-sharded - 模型带来更高效的文本生成性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral 7Btransformer模型大语言模型开源项目模型预训练
Mistral-7B-v0.1是一个预训练的生成文本模型,拥有70亿参数,采用先进的变压器架构,并在多项基准测试中表现优于Llama 2 13B。该模型分片为2GB,以减少RAM需求,适合在资源有限的环境中应用,但不包含内容监管功能。若遇到'mistral'错误,通过安装transformers源代码可解决。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
iris-7b - 韩英双向翻译模型展现商业级性能
GithubHuggingfaceIrisMistral-7B开源项目机器翻译模型深度学习韩英翻译
Iris-7B是一个基于Mistral-7B-v0.2的韩英双向翻译模型,经346K多领域数据集训练。其BLEU评分达0.40,与Google、Azure等商业服务comparable。模型支持韩英互译,精准把握语法、词汇和语境,适用于多种翻译场景。作为开源项目,Iris-7B为研究者和开发者提供了一个高性能的翻译工具选择。
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