llm-jp-3-1.8b-instruct

跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估

大规模语言模型 Github 开源项目指令微调 transformers Huggingface 预训练 llm-jp 模型

项目由日本国家信息学研究所研发中心开发，提供支持多种编程语言的大型语言模型，如C、Python、Java。采用Transformer架构，模型经过大规模数据集的预训练与优化微调，适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法，以及多样化的数据集和评估方案，适用于中文、英文、日文等语言。

访问官网

Github

Huggingface

介绍相关项目

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

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。

llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用

GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练

由日本团队发起，项目提供基于Transformer架构的大型语言模型，支持多种编程语言和文本生成，专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试，展现出卓越的文本生成能力。

Llama-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.1 - 强化日语和英语能力的多语言大型模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调数据集日本语言能力模型

Llama 3.1 Swallow系列在增强日语和英语能力方面表现出色。基于Llama 3.1的模型结构，它不仅改进了对日语的处理能力，还保留了对英语的支持。利用包括日本网络、维基百科在内的语料，以2000亿个令牌进行训练，该模型在多个领域表现优异，包括文本生成、日英翻译和学术考试。不同的模型变体支持多种语言处理需求，提供灵活选择。

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。

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。

llm-jp-3-3.7b-instruct-gguf - 量化日语语言模型，适应多平台使用

GithubHuggingfacellm-jp-3-3.7b-instruct使用方法制作步骤开源项目指示模型量子化

llm-jp-3-3.7b-instruct-gguf提供了量化的日语语言模型，兼容多种平台和工具如llama.cpp、LM Studio和LLMFarm。通过gguf格式转换，提升模型使用效率。更多信息请参考npaka的转换指南。

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it - 优化日本语AI模型性能，实现多语言任务支持

GithubHuggingfaceLlama 3.1多语言支持开源项目日本语任务模型模型微调社区许可协议

基于Meta AI的Llama 3.1，有效提升日本语任务性能，适用于多样化语言应用。依托高质量数据集及创新训练策略，模型虽聚焦日本语，亦在其他领域具备卓越表现。用户应警觉其输出中的潜在偏差，并在应用场景中引入安全测试及调适。

Llama-3-ELYZA-JP-8B - ELYZA开发的日英双语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLlama-3-ELYZA-JP-8BMeta Llama3大语言模型开源项目日语优化模型自然语言处理

Llama-3-ELYZA-JP-8B是ELYZA公司基于Meta Llama 3开发的语言模型。通过额外预训练和指令调优，该模型增强了日语处理能力，同时支持英语。它适用于多种自然语言处理任务，提供简便的使用方法，便于开发者集成。该模型采用Meta Llama 3社区许可证，为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 利用Meta Llama 3进行日语数据增强的持续预训练

GithubHuggingfaceLlama3Meta Llama开源项目日语能力模型语言模型预训练

Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1是基于Meta Llama 3的语言模型，专注于日语的持续预训练和多项任务优化。通过监督微调和Chat Vector，模型在日语和英语任务中表现突出，包括选择题问答和代码生成。此模型由东京工业大学和合作机构开发，得到日本先进工业科学技术研究所的支持，旨在加强语言模型的生成、摘要及翻译能力。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号