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KoBigBird

支持长序列处理的韩语预训练模型

KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。

bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
parakeet-rnnt-1.1b - 高性能英语语音识别模型实现优异音频转文本效果
FastConformerGithubHuggingfaceNeMoTransducer开源项目模型自动语音识别英语语音模型
parakeet-rnnt-1.1b是NVIDIA NeMo和Suno.ai联合开发的英语语音识别模型。基于FastConformer Transducer架构,该模型拥有11亿参数,在64000小时英语语音数据上训练。它能准确将语音转录为小写英文文本,并在多个标准数据集上表现出色。研究人员可通过NeMo工具包使用该模型进行推理或微调,适用于多种语音识别场景。
khaiii - Kakao开源的韩语形态素分析工具
Githubkhaiii开源项目形态素分析机器学习自然语言处理韩语分析
khaiii是Kakao开发的开源韩语形态素分析工具,采用CNN算法实现。该项目结合预分析词典和错误修复技术,在保证准确率的同时提供高效处理速度。支持自定义词典,可用于韩语自然语言处理的基础预处理,适合大规模文本分析场景。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
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。
Yi-34B-200K - 开源双语大模型 提升长文本理解能力
GithubHuggingfaceTransformerYi双语大语言模型开源开源项目模型
Yi-34B-200K是开源的双语大语言模型,专注于提升长文本理解。通过在长时间上下文数据上训练5亿个token,Yi-34B-200K的『寻针与草垛』测试表现从89.3%提高到99.8%。其独特的数据集和高效的训练管道,使Yi系列在语言理解、常识推理和阅读理解方面表现优异,超过其他开源模型。该模型适用于个人、学术和中小企业,性价比较高。
KBIR - 关键词边界填充模型,支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceKBIR关键短语提取开源项目文本表示模型自然语言处理领域适应
KBIR模型采用新预训练方法进行关键词边界填充,提升关键任务表现。基于RoBERTa架构,使其广泛适用于命名实体识别、问答等自然语言处理任务,可利用预训练嵌入在多种AutoModel环境中灵活应用。
Llama-2-ko-7b-Chat - Llama-2拓展到韩语文本生成的进展与优化
GithubHuggingfaceLlama 2NLP开源项目文本生成模型训练语言模型
Llama-2-Ko-7b-Chat通过结合Llama-2预训练模型和特定韩语数据集kullm-v2,致力于提升韩语文本生成能力,实现对话支持。Taemin Kim和Juwon Kim基于Naver BoostCamp NLP-08开发并持续更新优化此项目。模型只接受和生成文本,采用先进技术以提高生成质量,为研究新语言处理能力和优化方案的研究者及开发者提供参考。
POLAR-14B-v0.2 - 韩文大语言模型助力生态系统
AI实验室GithubHuggingfacePOLAR偏见与风险开源开源项目模型语言模型
POLAR-14B-v0.2由Plateer AI实验室开发,受启于SOLAR,致力于韩文语言模型的持续发展与贡献。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
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