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EvoLLM-JP-v1-7B

探索日语语言模型的进化潜力

EvoLLM-JP-v1-7B是由Sakana AI开发的实验性日语语言模型,采用进化模型合并方法,由多个源模型合并而成。用户可通过Hugging Face平台在研究与开发领域利用该模型,尽管其提供了语言处理的新机遇,但尚未针对商业用途进行验证,需谨慎应用。

free-solar-evo-v0.1 - 创新进化模型合并的客观探索
AIFree-solar-evo-v0.1GithubHuggingfaceS-SOLAR-10.7B-v1.5Sakana项目开源项目模型进化模型
free-solar-evo-v0.1项目展示了进化模型合并的潜在应用,受Sakana项目启发,建立在hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5模型之上,由Freewheelin团队开发。
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1 - 跨语言文本生成模型,强化日语能力
GithubHuggingfaceSwallow-MX-8x7b-NVE-v0.1开源项目日语数据模型模型性能训练数据集语言模型
Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1基于Mixtral-8x7B-Instruct持续预训练,增加了日语数据模块,提升了多语言文本生成性能。该模型在日文常识问答和翻译任务中表现突出,发布于Apache-2.0开源许可证下。该版本仍在开发中,提醒注意输出的安全性。项目由ABCI计划支持,适用于多语言自然语言处理任务。
Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it - 优化日本语AI模型性能,实现多语言任务支持
GithubHuggingfaceLlama 3.1多语言支持开源项目日本语任务模型模型微调社区许可协议
基于Meta AI的Llama 3.1,有效提升日本语任务性能,适用于多样化语言应用。依托高质量数据集及创新训练策略,模型虽聚焦日本语,亦在其他领域具备卓越表现。用户应警觉其输出中的潜在偏差,并在应用场景中引入安全测试及调适。
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
GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调数据集日本语言能力模型
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。
Swallow-7b-instruct-v0.1 - Swallow模型优化日语处理能力,提升多任务表现
GithubHuggingfaceSwallow开源项目日本语言数据模型模型发布模型性能评估基准
Swallow模型通过预训练和微调提升了日语处理,对多任务表现优异。最新版本于2024年4月发布,提供了经过指令微调的模型,如Swallow-7b-instruct-v0.1,增强了写作、推理等领域的能力。模型通过日语词汇扩展,实现高效文本表示和快速推理,是东京工业大学的重要研究成果。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct - Llama-2架构的日语大语言模型 支持双语对话和指令微调
ELYZAGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日本语模型模型自然语言处理
ELYZA-japanese-Llama-2-7b是基于Llama-2架构开发的日语大语言模型。通过额外预训练,该模型显著提升了日语处理能力。项目提供多个版本,包括基础模型和指令微调版本,参数规模在6.27B至6.37B之间。模型支持日英双语对话,适用于文本生成和对话等任务。项目还提供了基于Hugging Face Transformers框架的使用示例代码,方便开发者集成和部署。
Swallow-7b-instruct-hf - 日语与英语双支持的Swallow模型,带来高效文本推理
GithubHuggingfaceJapaneseLlama 2Swallow开源项目模型模型发布训练数据集
Swallow模型加入日语数据进行持续预训练,支持日语和英语。项目推出不同版本的指令调优模型,如Swallow-7b-instruct-v0.1,以提升日语任务表现。通过广泛的词汇表和较少的tokens,模型在文本生成、机器翻译和阅读理解任务中表现优异,提供快速而精确的文本推理。
Llama-3-ELYZA-JP-8B-GGUF - Llama 3衍生的日英双语大型语言模型 增强日语处理能力
GithubHuggingfaceLM StudioLlama-3-ELYZA-JP-8B大语言模型开源项目日语优化模型量化模型
Llama-3-ELYZA-JP-8B是一个基于Meta Llama 3的大型语言模型,通过额外预训练和指令微调优化了日语处理能力。模型提供GGUF和AWQ两种量化版本,可在本地设备运行。用户可使用llama.cpp或LM Studio等工具,实现日英双语对话和任务处理。该模型在保持英语能力的同时,显著提升了日语性能。
Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 利用Meta Llama 3进行日语数据增强的持续预训练
GithubHuggingfaceLlama3Meta Llama开源项目日语能力模型语言模型预训练
Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1是基于Meta Llama 3的语言模型,专注于日语的持续预训练和多项任务优化。通过监督微调和Chat Vector,模型在日语和英语任务中表现突出,包括选择题问答和代码生成。此模型由东京工业大学和合作机构开发,得到日本先进工业科学技术研究所的支持,旨在加强语言模型的生成、摘要及翻译能力。
RakutenAI-7B-chat - RakutenAI-7B模型的日本语言处理技术与性能表现
GithubHuggingfaceMistralRakutenAI-7B大型语言模型开源项目指令微调日本语言模型模型
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。
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