EvoLLM-JP-v1-7B

探索日语语言模型的进化潜力

EvoLLM-JP-v1-7B 开源项目模型 Github 演化模型合并 Sakana AI 研究开发日语 Huggingface

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。

llm-jp-3-13b-instruct - 提供多语言大规模模型，支持多编程环境

GithubHuggingfacellm-jp-3-13b-instructtransformers大型语言模型开源项目数据集模型自然语言处理

项目由日本国立信息学研究所研发，部分支持来自GENIAC。模型包含13b版，基于Transformer架构，支持多种语言如Python、Java、Rust。预训练数据集丰富，适用于日语、英语等多语言环境。项目使用Huggingface的Transformers，评估覆盖多领域任务。模型处于早期阶段，尚未完全对输出的人类意图和安全性进行调校。

evo-1-8k-base - 高效的生物长序列建模与设计的深度信号处理模型

EvoGithubHuggingfaceStripedHyena基因组学开源项目模型模型架构深度信号处理

Evo是一个基于生物的基础模型，通过StripedHyena架构支持长序列建模与设计。Evo拥有7亿参数，可在单核苷酸和字节级别进行建模，并在计算和内存使用上实现接近线性的扩展。Evo-1-8k-base模型适用于8,192上下文长度的分子层面微调，是Evo家族中的第一款产品。此模型不仅支持高效的自动回归生成，还能快速处理长上下文训练和微调，在自然语言和生物序列的大规模数据处理中展示出色的扩展性。作为开源科学的组成部分，该项目提供15个阶段的中间预训练检查点以供研究使用。

awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息

GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发

awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息，包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息，是日语技术开发者和研究人员的重要资源。

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调日语能力模型评估基准

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。

sarashina2-7b - 该语言模型支持多语言文本生成，涵盖日语与英语

GithubHuggingfaceSarashina2-7B句子分割器开源项目文本生成模型训练数据语言模型

该项目的语言模型由SB Intuitions开发，支持日语和英语文本生成。训练数据来自清理后的Common Crawl和SlimPajama语料库，结合了Llama2架构和RoPE位置编码。尽管模型尚未经过指令微调，存在生成不准确或有偏见内容的可能性，但模型的基础能力为开发者提供了进一步优化和安全改进的空间。

suzume-llama-3-8B-japanese-gguf - 专注日语对话优化的Llama 3微调模型

GithubHuggingfaceLlama 3Suzumefinetune开源项目数据集日语聊天模型模型

Suzume是Llama 3的日语定制模型，通过近3000个日语对话数据集进行训练，提升了在日语基准测试中的表现。用户可在LM Studio中轻松找到和使用该模型，适用于多种日语交流场景。详细的训练和超参数配置确保了其性能和准确性。

EEVE-Korean-10.8B-v1.0 - 七阶段培训实现韩语大语言模型扩展的高效技术

EEVE-Korean-10.8B-v1.0GithubHuggingface大语言模型开源项目模型词汇扩展技术跨语言应用韩语词汇拓展

通过子词嵌入与参数冻结的七阶训练，从英语模型有效扩展至韩语。该项目未进行指令微调，但在韩语任务中表现优异，并通过详细词汇扩展过程提升跨语言应用潜力。深入的词频分析和标记器训练确保模型拥有丰富的韩语词汇。了解更多技术细节，请查阅技术报告。

japanese-gpt-neox-3.6b - 基于GPT-NeoX架构的36亿参数日语大语言模型

GPT-NeoXGithubHuggingface开源项目日语预训练模型深度学习自然语言处理语言模型

japanese-gpt-neox-3.6b是一个基于GPT-NeoX架构的日语大语言模型，拥有36亿参数。该模型在超过3125亿个日语语料库tokens上训练，包括CC-100、C4和维基百科数据。模型采用36层、2816隐藏层的transformer架构，验证困惑度为8.68。使用sentencepiece分词器，词表大小32,000，支持UTF-8字节分解。模型已开源并提供训练数据和使用文档。

llama-3-youko-8b-instruct - Llama 3架构日英双语指令模型集成多种优化技术

GithubHuggingfaceLlama3开源项目日英双语模型神经网络训练自然语言处理语言模型

Llama-3架构的8B参数指令模型通过监督微调(SFT)、Chat Vector与直接偏好优化(DPO)技术训练而成。模型整合OpenAssistant、MetaMathQA等数据集，支持日英双语交互，采用32层4096隐藏层transformer架构。通过参数合并和DPO优化增强了指令理解能力，可应用于自然语言交互场景。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练

LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

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