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Minerva-350M-base-v1.0

意大利和英语数据驱动的开源LLM模型

Minerva-350M-base-v1.0是一个基于350百万参数的开源语言模型,使用意大利语和英语数据进行训练。这一模型由Sapienza NLP、FAIR及CINECA共同开发,提升双语文本生成。使用时需注意可能存在的偏见与不当内容。

minerva-chat-v0.1-alpha-sft - 优化智能聊天引擎,提供更高效的用户交互
GithubHuggingfaceMinerva SFT内容标签开源项目意大利语模型许可证非商业
Minerva-chat-v0.1-alpha-sft项目致力于用先进技术优化用户交互体验,提升聊天质量和效率。项目的特点包括快速响应和强大的语言适应能力,以及稳定的技术架构,为智能聊天领域提供了有价值的解决方案。
SeewebLLM-it - 意大利语高效微调语言模型
GithubHuggingfaceLlama2Seeweb人工智能开源项目微调意大利语模型
SeewebLLM-it是一款针对意大利语优化的语言模型,基于LLama-2-7b-chat-hf精细微调,在Seeweb Cloud GPU的支持下经过训练,涵盖了约300个意大利语对话实例。虽然目前的输出在准确性上还需进一步提升,但随着训练数据集的扩展,该模型未来可在更多领域展现潜力。
SeaQwen2-1.5B - SeaQwen2-1.5B的意大利语数据集优化与应用
GithubHuggingfaceQwen2-1.5Bapache-2.0finetune开源项目意大利语数据集模型
SeaQwen2-1.5B模型由Toti Riccardo开发,基于意大利语数据集SeacomSrl/rag-data进行优化,遵循Apache-2.0许可,在多语言处理环境中提高了模型的实用性与表现能力。
h2o-danube3-500m-base - 500M参数的大规模语言模型,支持离线文本生成
GPTGithubH2O.aiHuggingface大语言模型开源项目模型模型架构转化器
由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型,是一个大规模语言模型,采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行,尤其适用于手机设备,并集成Mistral分词器,拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中,模型可在GPU设备上有效运行,并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
SeaPhi3-medium - 意大利语优化AI模型概览
FinetunedGithubHuggingfaceToti Riccardo开源项目性能指标意大利语模型模型模型评估
SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型,由Toti Riccardo开发,并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调,提升了表现。在意大利语模型排行榜中,该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。
Lexora-Lite-3B - 意大利语指令生成与自动化对话模型
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型神经网络自然语言处理语言模型预训练
Lexora-Lite-3B通过深度学习与自然语言处理技术提供意大利语的文本生成与对话自动化,依托transformers库及Sonnet-3.5-ITA-INSTRUCTION与Sonnet-3.5-ITA-DPO数据集,以高效处理语料指令与自动生成对话为核心,适用于多场景文本交互需求,简化任务管理。
mdeberta-v3-base - DeBERTa V3架构多语言模型助力跨语言NLU任务
DeBERTaGithubHuggingface多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理预训练模型
mdeberta-v3-base是基于DeBERTa V3架构的多语言预训练模型,使用2.5T CC100数据训练。在XNLI跨语言迁移任务中,其平均准确率达79.8%,显著超越XLM-R。模型采用梯度解耦嵌入共享和ELECTRA式预训练,增强下游任务表现。结构包含12层transformer,768维隐藏层,共2.76亿参数。适用于多语言自然语言理解任务,尤其在低资源语言中表现出色。
Llama-3-8b-ita-ties-pro - 通过Mergekit实现的意大利语LLM模型合并及性能评价
GithubHuggingfaceLlama-3-8b-ita-ties-proMeta-Llama-3-8B-Instruct开源项目性能评估意大利LLM模型模型合并
本项目结合Mergekit工具,采用TIES方法合并了意大利语的LLM模型,虽未超越现有最佳模型,但达到了满意的效果。详细性能请参阅意大利语言模型排行榜。合并过程涉及DeepMount00/Llama-3-8b-Ita和swap-uniba/LLaMAntino-3-ANITA-8B-Inst-DPO-ITA,基准模型为meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct。模型合并使用bfloat16数据类型,并对参数如密度和权重进行了优化。
Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita - 意大利语高效文本生成模型
GithubHuggingfacellamaunsloth开源项目意大利语模型文本生成模型模型性能
Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库,使训练速度提高了两倍。此模型基于unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit进行优化,专为意大利语而设计,并在多个标准化准确率测试中表现良好。详细性能对比请参见意大利语言模型排行榜。
MINI_LLM - 完整中文大语言模型训练流程实践
DPOGithubMini-llm大模型开源项目微调预训练
MINI_LLM项目展示了完整的中文大语言模型训练流程,涵盖预训练、SFT指令微调和DPO优化阶段。该项目基于QWEN模型,利用多种数据集训练出1.4B参数规模的模型。项目详细介绍了数据处理方法、提供训练脚本,并包含多GPU训练指南,为中文大语言模型开发提供了实用参考。
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