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KoAlpaca-Polyglot-5.8B

韩文文本生成模型的优化与安全增强

训练数据集Github模型开源项目KoAlpacaHuggingface语言生成

该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型，并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化，提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重，显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数，该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。

GithubGithubHuggingfaceHuggingface
介绍相关项目
MicroLlama - 预算内的大规模语言模型构建：300M Llama模型的探索
GithubHuggingfaceMicroLlamahuggingface开源开源项目文本生成模型语言模型
该项目在有限预算内，通过全面开源的方法构建了一个300M Llama语言模型。尽管性能不及更大型的模型，但以不到500美元的投入，在多数据集上表现出色，并在与类似参数的BERT模型比较时展现优势。项目使用Vast.ai的计算资源和AWS S3存储，对TinyLlama模型进行了调整，重点优化Slimpajama数据集。这一项目展示了低成本大规模模型开发的潜力，并为细化应用如轻量级聊天机器人提供了坚实基础。
llama-2-tiny-random - 小型架构高效实现文本生成
GithubHuggingfaceLlama-2Pythontransformers开源项目文本生成模型模型初始化
基于Llama-2-7b-chat-hf配置进行随机初始化，通过修改隐藏层、注意力头等参数设置，以低资源消耗实现文本生成，适合低成本运算的研究及开发场景。
Pretrained-Language-Model - 先进预训练语言模型与优化技术集合
GithubMindSporePyTorchTensorFlow开源项目自然语言处理预训练语言模型
此开源项目汇集了多个先进的预训练语言模型和相关优化技术。包含200B参数中文语言模型PanGu-α、高性能中文NLP模型NEZHA、模型压缩技术TinyBERT和DynaBERT等子项目。这些模型在多项中文NLP任务中表现出色，支持MindSpore、TensorFlow和PyTorch等多种深度学习框架。
opus-tatoeba-en-ja - 提升英语到日语翻译效率的开源模型
GithubHuggingfacetransformer-aligntranslation开源项目日文模型英文
利用transformer-align模型，该项目提升了英语到日语的翻译精确性，BLEU评测值为15.2。项目还提供具体实现细节与源码下载，更方便学术和技术人员使用与研究。
distilgpt2 - 基于GPT-2知识蒸馏的高效英语文本生成模型
DistilGPT2GithubHuggingfaceOpenWebTextCorpus开源项目文本生成模型知识蒸馏语言模型
DistilGPT2是通过对GPT-2最小版本进行知识蒸馏而来的英语文本生成模型。它保留了GPT-2的核心能力，但参数量减少至8200万，显著提高了运行速度和效率。该模型适用于文本补全、创意写作等多种自然语言处理任务。DistilGPT2在维持性能的同时，大幅缩小了模型规模，减少了环境影响。然而，使用时应注意其可能存在的偏见问题。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型
GPTQGithubHuggingfacePythonSpeechlessCoder开源项目文本生成模型模型优化
该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型，具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断，使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调，覆盖了201,981个样本的数据集，包括编码、推理和规划样本，支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%，适用于多种编程语言的验证，如Python、Java、C++等，为编程助手和代码验证提供支持。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本，微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型，将数据集OASST1翻译为目标语言，进行数据集成和细调，并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法，进一步提升模型回答质量，兼容多个基础模型与翻译架构。
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
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