t5-large-medium

基于Transformer的日文预训练模型，提高NLP任务性能

Retrieva 日语 Huggingface T5 v1.1 开源项目模型预训练 Github Transformer

该T5 v1.1模型基于Transformer架构，专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU，提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力，微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia，确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数，适用于广泛的日文自然语言处理任务，表现出优异的性能与适应性。

Github

Huggingface

介绍相关项目

deberta-v2-base-japanese - 日语DeBERTa V2 base模型：为自然语言处理提供强大基础

DeBERTa V2GithubHuggingface开源项目日语机器学习模型自然语言处理预训练模型

DeBERTa V2 base日语模型基于维基百科、CC-100和OSCAR数据集预训练而成。该模型在情感分析、语义相似度和问答等多项自然语言理解任务中表现优异。模型采用Juman++分词技术，并使用sentencepiece构建32000个子词词表。预训练过程耗时3周，使用8块NVIDIA A100 GPU。在JGLUE基准测试中，模型在MARC-ja、JSTS、JNLI、JSQuAD和JComQA等任务上均取得了与现有最佳模型相当或更好的结果，突显了其在各种日语自然语言理解任务中的广泛适用性和高效性。这一模型为日语自然语言处理研究和应用提供了坚实基础。

luke-japanese-large - 日语知识加强型词汇和实体嵌入模型

GithubHuggingfaceLUKE实体表示开源项目日语版模型知识增强语言理解

模型是日语版的知识增强型Transformer模型，通过将单词和实体处理为独立的词元来生成其上下文表示。该模型集成了Wikipedia实体嵌入，在特定NLP任务中表现优异。对于不使用Wikipedia实体的任务，建议使用轻量版。luke-japanese在JGLUE数据集的实验中表现出色，相较于多种基线模型效果更佳，特别是在MARC-ja、JSTS和JNLI任务中表现突出。为日语自然语言处理提供了准确理解文本与实体的有力工具。

bert-base-japanese-char-v3 - BERT-base日语字符级预训练模型

BERTGithubHuggingface全词掩码字符级分词开源项目日语预训练模型模型自然语言处理

bert-base-japanese-char-v3是一个基于BERT架构的日语预训练模型，采用字符级分词和整词掩码策略。模型在CC-100和日语维基百科上训练，具有12层结构和7027词汇量。它使用MeCab和Unidic 2.1.2进行分词，在TPU上训练了200万步，为日语NLP任务提供了有力支持。

open-calm-small - 高效日语Transformer模型，探索OpenCALM-Small的关键特性

CyberAgentGPT-NeoXGithubHuggingfaceOpenCALM开源项目日本语模型语言模型

OpenCALM-Small是由CyberAgent, Inc.开发的小型日语语言模型，以160M参数提供高效的语言生成。基于Transformer架构，它在开源库GPT-NeoX上运行，并支持多样化的生成配置。该模型使用来自日本维基百科和常见抓取数据的精选训练数据集，为高质量日语内容生成奠定基础，是开发者处理日语自然语言任务的理想选择之一。

t5-efficient-tiny - 基于深层窄结构设计的轻量级自然语言处理模型

GithubHuggingfaceT5开源项目模型模型架构深度学习自然语言处理预训练模型

T5-Efficient-TINY是一个轻量级自然语言处理模型，基于Google T5架构开发。模型通过深层窄结构优化设计，仅需1558万参数即可实现出色性能。该模型在C4数据集完成预训练后，可用于文本摘要、问答和分类等英语NLP任务，需要进行针对性微调。采用半精度存储时，模型仅占用31.16MB内存，运行效率较高。

transformers-ud-japanese-electra-base-ginza-510 - 基于ELECTRA的日语自然语言处理模型

ELECTRAGithubHuggingfaceMIT许可证句法结构开源项目数据集模型

项目基于ELECTRA模型与spaCy v3，预训练与微调来源于mC4数据集的2亿句日语文本，通过UD_Japanese_BCCWJ r2.8增强。Python包ja_ginza_electra通过识别日语短语结构提升自然语言处理能力，遵循MIT许可证，适合开发者和研究人员使用。

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。

sentence-t5-xl - 高维向量映射模型实现句子和段落的精确表示

GithubHuggingfacesentence-transformers开源项目文本向量化模型深度学习自然语言处理语义相似度

sentence-t5-xl是一个基于sentence-transformers框架的模型，可将句子和段落映射为768维向量。它在句子相似度任务中表现优异，但语义搜索效果一般。该模型由TensorFlow的st5-3b-1转换而来，使用T5-3B模型的编码器，以FP16格式存储权重。通过sentence-transformers库，用户可以方便地将其集成到各种自然语言处理项目中。

bert-base-japanese-v3 - 日语BERT预训练模型：全词掩码和大规模语料库训练

BERTGithubHuggingface开源项目日语预训练模型机器学习模型自然语言处理词级别分词

bert-base-japanese-v3是基于BERT架构的日语预训练模型，采用Unidic 2.1.2词典分词和全词掩码技术。该模型在CC-100和日语维基百科语料上训练，拥有12层结构和768维隐藏状态。模型适用于各种日语自然语言处理任务，为研究和开发提供了强大支持。

flan-t5-base - 基于T5架构的多语言文本生成模型

FLAN-T5GithubHuggingface多语言开源项目指令微调模型自然语言处理迁移学习

FLAN-T5 base是基于T5架构的多语言文本生成模型,在1000多个任务上进行了指令微调。该模型支持翻译、问答、推理等自然语言处理任务,在零样本和少样本学习方面表现优异。FLAN-T5 base不仅覆盖多种语言,还能在有限参数下实现与更大模型相当的性能,为研究人员提供了探索语言模型能力和局限性的有力工具。

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