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。

GLuCoSE-base-ja - 基于LUKE的日语文本嵌入模型GLuCoSE支持语义相似度和搜索应用

GLuCoSEGithubHuggingfaceLUKE开源项目文本嵌入模型自然语言处理语义搜索

GLuCoSE-base-ja是基于LUKE的日语文本嵌入模型,通过多样化数据集训练而成。该模型支持512个token输入和768维输出,采用平均池化,适用于句向量相似度和语义搜索任务。在JSTS语义相似度和AIO3零样本搜索基准测试中,GLuCoSE-base-ja的表现超越了包括OpenAI的text-embedding-ada-002在内的多个模型。研究人员可以通过sentence-transformers库轻松使用该模型,为日语自然语言处理应用提供支持。

luke-japanese-base-finetuned-jnli - 日本语自然语言推理优化模型

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该项目是LUKE的日本语言版本，利用Yahoo Japan的JGLUE JNLI数据集进行优化调整。模型具备89.77%的准确率，用于计算文本关系（矛盾、中立、蕴含）并适用于自然语言推理任务。通过安装Transformers和SentencePiece库，可快速测试和应用于多语言自然语言处理项目。

BracingEvoMix - BracingEvoMix_v2模型提升了图像输出细节，满足SDXL与SD1.x的技术要求

BracingEvoMixGithubHuggingface商用利用图像生成开源项目模型模型更新许可证

BracingEvoMix_v2模型发布于2023年10月1日，通过优化实现了更高的图像生成质量和细节。其在自然语言响应、高质量亚洲面部生成以及光影处理上有显著提升，对手指细节、色彩稳定性和情感表达的多样性提出了新的标准，适用于商用图像生成服务。尽管当前系列将暂停更新，开发者仍可能依据用户需求和SDXL的演化继续研发新系列。用户应遵循CreativeML Open RAIL-M许可协议，确保合规使用。

llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA-7bTransformers开源项目权重模型模型访问非商业许可

LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型，采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色，提供强大的语言处理能力，但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。

open-calm-small - 高效日语Transformer模型，探索OpenCALM-Small的关键特性

CyberAgentGPT-NeoXGithubHuggingfaceOpenCALM开源项目日本语模型语言模型

OpenCALM-Small是由CyberAgent, Inc.开发的小型日语语言模型，以160M参数提供高效的语言生成。基于Transformer架构，它在开源库GPT-NeoX上运行，并支持多样化的生成配置。该模型使用来自日本维基百科和常见抓取数据的精选训练数据集，为高质量日语内容生成奠定基础，是开发者处理日语自然语言任务的理想选择之一。

open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

aya-expanse-8b - Aya Expanse 8B开源多语言模型研究成果

Aya ExpanseGithubHuggingfaceTransformer架构多语言能力大规模语言模型开源项目模型非商业用途

Aya Expanse 8B是由Cohere For AI开发的多语言大语言模型，注重数据套利、多语言偏好训练、安全调优和模型合并等研究领域。它支持23种语言，具有8亿参数的先进架构。用户可以使用Cohere Playground或Hugging Face进行互动探索。该模型在CC-BY-NC许可证下发布，仅限非商业用途。了解更多信息，请访问相关博客和评估数据集。

japanese-hubert-large - 大规模日语语音表示学习模型HuBERT

GithubHuBERTHuggingfacerinna开源项目日语语音模型模型自监督学习语音识别

rinna公司训练的日语HuBERT Large模型采用24层transformer架构，在19,000小时ReazonSpeech语料库上训练。该模型能够提取1024维日语语音特征表示，为语音识别、合成等任务提供基础。研究人员和开发者可利用此开源模型进行各种日语语音处理应用的开发。模型采用Apache 2.0开源协议，使用方便。可通过Hugging Face transformers库轻松加载使用，支持提取日语语音特征。该项目还提供了fairseq格式的检查点文件，方便研究人员进行深入研究和二次开发。

deepseek-llm-7b-chat - 7B参数中英双语模型，开放源代码以支持研究

DeepSeek LLMGithubHuggingface中文商业用途开源开源项目模型语言模型

DeepSeek LLM 是一种含有7B参数的语言模型，在中英文数据上进行广泛训练，并开源以支持研究。模型经过指令优化，适用于自然语言处理任务，并通过示例展示了互动方式，如聊天功能。该模型支持商业用途，其使用需符合许可协议。

sbert-base-ja - 日语句向量模型：基于BERT的自然语言处理工具

BERTGithubHuggingface句子相似度开源项目日语SNLI数据集日语自然语言处理模型语义表示

sbert-base-ja是一个日语句向量模型，基于BERT架构开发。该模型利用colorfulscoop/bert-base-ja作为预训练基础，并通过日语SNLI数据集进行了微调。它能够将日语文本转化为向量形式，主要应用于句子相似度计算和文本分类等领域。模型采用SentenceTransformer结构，为开发者提供了便捷的API，有助于在多种自然语言处理任务中快速部署和应用。

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