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ruadapt_llama3_instruct_lep_saiga_kto_ablitirated

基于LEP和KTO技术的俄语适配大语言模型

俄语适配机器学习Github模型开源项目语言模型LLaMaHuggingface自然语言处理

ruadapt_llama3_instruct_lep_saiga_kto_ablitirated是一个基于LLaMA 3和Learned Embedding Propagation (LEP)技术的大语言模型。它通过KTO和abliteration技术，在saiga_preferences数据集上训练，支持俄语和英语。模型运用先进的分词技术优化俄语适配，为自然语言处理提供新方案。这一创新模型特别适用于需要高质量俄语理解和生成的NLP任务，如机器翻译、文本分类和问答系统等。

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CulturaXGithubHuggingfaceTransformersruRoPEBert俄语句向量模型开源项目模型
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Llama-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.1 - 强化日语和英语能力的多语言大型模型
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Llama 3.1 Swallow系列在增强日语和英语能力方面表现出色。基于Llama 3.1的模型结构，它不仅改进了对日语的处理能力，还保留了对英语的支持。利用包括日本网络、维基百科在内的语料，以2000亿个令牌进行训练，该模型在多个领域表现优异，包括文本生成、日英翻译和学术考试。不同的模型变体支持多种语言处理需求，提供灵活选择。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
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了解先进自然语言处理开源模型的信息，包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露，但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调 提升效率降低资源消耗
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Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍，同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本，支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案，有助于推动相关领域的进步。
LaBSE-en-ru - 精简优化的英俄双语句向量模型
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LaBSE-en-ru是一个为英语和俄语优化的句向量模型。该模型通过精简词汇表，将参数量减少到原版的27%，同时保持了英俄双语嵌入质量。它支持快速生成句子嵌入，适用于跨语言语义相似度计算等任务。开发者可使用Python和Transformers库轻松获取句子嵌入。这个轻量级模型为处理英俄双语文本的研究和应用提供了高效工具。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF - 高效微调的3B参数英文指令型大语言模型
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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。
wav2vec2-large-xlsr-53-russian - 基于XLSR-53的俄语语音识别微调模型
Common VoiceGithubHuggingfaceWav2Vec2XLSR-53俄语开源项目模型语音识别
该项目是一个基于wav2vec2-large-xlsr-53的俄语语音识别微调模型。经Common Voice 6.1和CSS10数据集训练，适用于16kHz采样的语音输入。模型在Common Voice ru测试集上实现13.3%词错误率和2.88%字符错误率，加入语言模型后性能提升至9.57%和2.24%。支持通过HuggingSound库或自定义脚本使用，可应用于多种俄语语音识别场景。
Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型
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Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练，并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平，各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。
Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview - 基于Chat Vector技术的Llama-3-8B语言模型在多语言生成中的应用
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Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview项目是基于TPUv4-256的继续预训练语言模型，结合Chat Vector技术。尽管尚未对韩语指令集进行微调，但为新型聊天和指令模型的开发提供了重要基础。项目中包括详细的示例代码，展示了该模型在文本封装和生成方面的能力，适合需要深入语义生成和自然语言处理的开发者。
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这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。
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