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madlad400-3b-mt

基于T5架构的多语言机器翻译模型

模型开源项目Github多语言翻译T5模型Huggingface机器学习MADLAD-400自然语言处理

MADLAD-400-3B-MT是一个基于T5架构的多语言机器翻译模型，覆盖450多种语言。该模型在1万亿个token的公开数据上训练，可实现多语言间的高质量翻译。支持文本生成和翻译任务，主要面向研究社区。尽管参数量较小，性能却可与更大规模模型相媲美。MADLAD-400-3B-MT为低资源语言提供了有力的自然语言处理支持，促进了多语言NLP的进步。

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llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
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Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
byt5 - 字节级预训练语言模型开启无词元化时代
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ByT5作为mT5模型的无词元化版本，通过直接操作UTF-8字节实现了文本处理的简化。研究表明，ByT5在多种任务中与mT5旗鼓相当，并在处理噪声文本和对拼写发音敏感的任务中表现更为出色。该项目不仅开源了完整的模型训练、微调和评估代码，还提供了从小型到超大型的多个预训练模型检查点，为推动自然语言处理技术向无词元化方向发展做出了重要贡献。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能，支持多语言微调和翻译
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open-llms - 开放源代码大型语言模型及其商业应用全景解析
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Open-llms 项目展示了众多采用开源许可证的大型语言模型（LLMs），支持商业应用，涵盖如T5、GPT-NeoX、YaLM等模型。每款模型设有详细说明及许可信息，鼓励社区交流与贡献，是机器学习研究和应用的重要资源库。
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LaMDA-rlhf-pytorch是Google LaMDA对话AI模型的开源PyTorch实现，聚焦2B参数预训练架构。项目整合了T5相对位置编码、门控GELU激活函数和GPT式解码器结构，并提供预训练脚本、Hugging Face数据集集成和Weights & Biases日志记录功能。后续将加入SentencePiece分词器、详细文档、微调脚本和推理能力。此项目为AI研究者和开发者提供了研究大规模对话模型的平台。
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