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。

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0 - 韩语大语言模型EEVE-Korean-Instruct-10.8B采用DPO技术优化指令理解

EEVEGithubHuggingface多语言开源项目机器学习模型语言模型韩语

EEVE-Korean-Instruct-10.8B-v1.0是一个针对韩语优化的大语言模型。该模型基于SOLAR-10.7B扩展韩语词汇表，并使用DPO技术进行指令微调。在多项基准测试中，模型平均得分达66.48分。训练数据包括韩语翻译版的SlimOrca-Dedup和ultrafeedback数据集。项目提供了API使用说明和模型评估结果，适用于需要高性能韩语语言处理的应用场景。

GLuCoSE-base-ja-v2 - 专为日本文本检索及句子相似度设计的嵌入模型

GLuCoSE v2GithubHuggingface句子相似性对比学习开源项目日语文本处理检索系统模型

模型专注于日本文本处理，可在CPU上运行，提升检索任务性能。通过蒸馏大规模嵌入及多阶段对比学习，GLuCoSE v2在MIRACL等任务中的表现出色。其支持语义相似度测量，适用于查询和段落检索，使用余弦相似度函数，支持512标记的输入，生成768维输出。

llama-2-ko-7b - 韩语文本生成模型与优化的词汇扩展

GithubHuggingfaceLlama-2-Kohuggingface开源项目文本生成机器学习模型韩语模型

Llama-2-Ko是基于Llama-2的语言模型，使用韩语语料库进行预训练，增强了文本生成功能。该模型提供从7B到70B参数的版本，尤其7B版本适配Hugging Face Transformers。Llama-2-Ko优化了变压器结构，增加了韩语词汇，有效生成高质量文本。项目由Junbum Lee领导，支持多参数与微调版本，应用广泛。

gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理

Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型

Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感，通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能，采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%，提供多种部署方案及精度配置选项。

japanese-hubert-base - 日语HuBERT Base自监督语音学习模型

GithubHuBERTHuggingfaceReazonSpeechrinna/japanese-hubert-base开源项目日语语音模型模型自我监督学习

rinna Co., Ltd.发布的日语HuBERT Base模型，采用与原始HuBERT相同的12层变换器结构，通过ReazonSpeech语料库的19000小时语音数据进行训练，支持自监督语音表示学习。模型提供详尽的训练配置和论文参考，便于研究和应用。使用Transformers库可方便地实现日语语音处理。

opus-mt-ja-en - 基于OPUS数据集的日英神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceopus-mt-ja-en开源项目日英翻译机器翻译模型自然语言处理语言模型

该模型采用transformer-align架构，基于OPUS多语言平行语料库训练而成。预处理阶段使用了文本标准化和SentencePiece分词技术。在Tatoeba日英翻译测试集上，模型展现了优秀的性能，BLEU得分为41.7，chr-F得分为0.589。项目开源了模型权重和测试集译文，便于进行进一步的研究和应用。

ja_classification - 准确率达98.47%的日语文本分类模型

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该日语文本分类模型经过优化训练，在评估数据集上取得98.47%的综合性能指标，包括准确率、精确率、召回率和F1值。模型采用Adam优化器训练，经过10轮迭代后性能稳定，可用于各类日语文本分类任务。

OLMo-7B - 专注于语言模型科学的开放模型

GithubHuggingfaceOLMo开源项目模型模型性能训练数据集语言模型

OLMo系列模型由Allen Institute for AI开发，旨在推进语言模型科学。该系列模型使用Dolma数据集进行训练，提供诸如OLMo 7B等多种版本及详细的训练检查点和代码支持。这些模型可用于英文学术研究，并可在Hugging Face平台上获取。项目获得哈佛大学、Databricks、AMD等机构支持，并在MMLU测试中显示出明显的性能提升。

GalTransl-7B-v2.6 - GalTransl-7B模型，专为视觉小说翻译任务设计

GalTransl-7BGithubHuggingfacesakuraumi开源项目显存模型翻译工具视觉小说

GalTransl-7B-v2.6模型专注于视觉小说的日译简中翻译，优化翻译质量与稳定性，适用于主流游戏显卡（显存≥6G）。本模型在翻译质量上优于多款现有大模型，并支持GPT字典，为用户提供量化等级选择以实现硬件和性能的平衡。

transformers-ud-japanese-electra-base-ginza-510 - 基于ELECTRA的日语自然语言处理模型

ELECTRAGithubHuggingfaceMIT许可证句法结构开源项目数据集模型

项目基于ELECTRA模型与spaCy v3，预训练与微调来源于mC4数据集的2亿句日语文本，通过UD_Japanese_BCCWJ r2.8增强。Python包ja_ginza_electra通过识别日语短语结构提升自然语言处理能力，遵循MIT许可证，适合开发者和研究人员使用。

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