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此模型为韩语文本生成提供优化支持

模型通过使用10%指令数据集[Kullm, OIG, KoAlpaca]进行调优,融入了多GPU和CPU卸载技术,实现高效的分布式训练,致力于韩语文本生成应用。

KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型
BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型
KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型,采用双向WordPiece分词技术,支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化,在多项下游任务中表现出色,为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。
KoLLaVA - 韩语多模态视觉语言助手
GithubKoLLaVA多模态模型大语言模型开源项目视觉语言助手韩语
KoLLaVA是基于LLaVA框架开发的韩语多模态AI模型。通过韩语指令微调,该模型实现图像理解和多轮对话,可回答图像相关问题并进行视觉推理。项目开源了预训练和指令微调数据集、模型权重,并提供详细使用说明,为韩语多模态AI研究与应用提供了重要资源。
Rocinante-12B-v1.1-GGUF - 基于12B参数的开源文本生成语言模型
GithubHuggingfaceRocinante人工智能开源项目文本生成模型聊天模板语言模型
Rocinante-12B-v1.1-GGUF是一个基于12B参数的开源语言模型,支持ChatML、Alpaca和Mistral等多种聊天模板。该模型具备丰富的词汇量和叙事能力,通过调整采样参数可实现不同风格的文本生成。项目开源并提供多种量化版本,适合用于文本创作和对话生成等场景。
Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破
GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化
该项目通过llama.cpp进行量化,优化了模型的嵌入和输出权重,使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色,如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式,支持多样化的计算资源和硬件环境,以满足不同的使用需求,包括低内存和ARM芯片的优化场景。
Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int8 - Qwen2.5模型实现多语言支持与优化长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大模型开源项目指令微调模型量化模型
Qwen2.5模型具备多语言支持和改良的长文本处理能力,增强了编程、数学及指令执行的表现。其GPTQ-8位量化模型支持最长128K上下文与最高生成8192个令牌,提供因果语言模型架构,适合多领域应用。支持29种语言,包括中文、英语和法语,为开发者提供多样化的功能。
llama-3.2-Korean-Bllossom-3B - 基于Llama 3.2的韩英双语增强语言模型
Bllossom-3BGithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型英语语言模型韩语
llama-3.2-Korean-Bllossom-3B是基于Llama 3.2-3B的韩英双语增强模型。通过150GB精选韩语数据的全面微调和指令调优,该模型在保持英语能力的同时显著提升了韩语表现。在LogicKor基准测试中,它创下了3B-5B规模模型的最高分。这个开源模型支持商业使用,为韩语自然语言处理任务提供了有力支持。
aya-expanse-32b-GGUF - 多语言文本生成模型的量化版本与适用策略
CohereForAIGithubHuggingface嵌入输出权重开源项目文件下载文本生成模型模型量化
该项目涵盖了使用llama.cpp量化的aya-expanse-32b多语言文本生成模型。提供多种量化版本,用户可根据硬件需求选择合适的文件,优化性能与速度。项目详细介绍量化方法与使用建议,以提高文本生成质量,限定于非商业用途。
llama_3.1_q4 - 高效文本生成模型,结合优化技术提升性能
GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练
llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库,实现快速训练,保持8B参数模型的强大性能,优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用,适用于多语言生成,由keetrap负责开发。
stablelm-2-12b-chat-GGUF - 多样化质量需求的文本生成解决方案
GithubHuggingfaceLlamaEdgestablelm-2-12b-chat开源项目文本生成模型模型量化稳定性AI
Stablelm-2-12b-chat-GGUF项目提供多种量化策略,支持多样化文本生成需求。项目由Second State Inc.完成量化,优化性能同时缩小模型体积。推荐Q5_K_M和Q5_K_S版本,以其低损失特性适合高精度文本生成。集成LlamaEdge服务和命令行应用,支持灵活的上下文配置,助力优化文本处理。
Qwen2.5-0.5B-Instruct-bnb-4bit - 提升多语言长文本生成与指令跟随能力,改善结构化数据处理
GithubHuggingfaceQwen2.5Unsloth优化训练多语言支持大语言模型开源项目模型
Qwen2.5语言模型系列在知识、编码和数学上取得进步,支持29种语言和128K词的长文本生成。其指令跟随和结构化数据处理经过优化,提升生成JSON等输出的效率。适用于多语言和复杂任务的场景,如代码生成和数据管理,通过改进训练架构提升性能和内存效率。
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