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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

Huggingface大型语言模型Minerva开源项目预训练模型Github意大利语偏见

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。

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介绍相关项目
Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型，支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构，该模型在1.2万亿tokens上训练，拥有70亿参数，并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试（C-Eval和MMLU）中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取，适合开发者和研究人员使用。
awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总
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GLM-4 - 多语言支持与长文本处理能力
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RedPajama-Data - 开放大规模多语言数据集助力大型语言模型训练
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RedPajama-Data-v2是一个包含30万亿tokens的开放数据集，用于训练大型语言模型。该数据集涵盖了超过100B的文本文档，来源于84个CommonCrawl快照。它包含英语、德语、法语、意大利语和西班牙语5种语言的内容，并提供多种质量信号和去重处理。项目提供完整的数据处理流程，包括准备工件、计算质量信号和去重等步骤，为语言模型研究提供高质量的大规模语料资源。
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Yi-1.5是Yi模型的升级版，通过500B高质量语料预训练和300万样本微调而来。它在编码、数学、推理和指令跟随方面有显著提升，同时保持了优秀的语言理解和阅读能力。该系列提供34B、9B和6B三种规模，支持多种部署方式和fine-tuning。Yi-1.5以Apache 2.0许可开源，为AI领域提供了强大灵活的大语言模型选择。
llama3_it_ultra_list_and_bold500 - Transformers库预训练模型概览
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本页面介绍了一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练模型。模型卡片详细说明了模型的基本属性、应用场景、潜在局限性以及使用方法。同时还包含了训练过程、评估结果和环境影响等技术细节，为用户提供了客观全面的模型信息。
metavoice-src - 1.2B参数开源TTS模型，支持情感语音合成和跨语言声音克隆
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MetaVoice-1B是一个开源的1.2B参数TTS模型，经过10万小时的语音训练，支持英语情感语音合成和零样本的美式和英式语音克隆（仅需30秒参考音频）。该模型还支持跨语言声音克隆和任意长度文本的语音合成。可通过云端或本地部署使用，并提供Hugging Face和Google Colab的演示。
orca_mini_v3_13b - 增强文本生成的Orca与Llama2结合模型
GithubHuggingfaceorca_mini_v3_13b开源项目数据集文本生成模型模型评估语言模型
orca_mini_v3_13b项目利用Orca风格数据集和Llama2-13b模型的结合，实现高效文本生成。该模型在多项任务中表现卓越，如AI2推理挑战达到63.14%的准确率，HellaSwag则达到82.35%。此设计在多语言及复杂生成任务中具有显著优势。依照Llama-2的许可证规范使用，保证合规性。
twitter-xlm-roberta-base-sentiment - 基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型
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这是一个基于XLM-roBERTa的多语言推特情感分析模型，经过约1.98亿条推文预训练，并针对8种语言的情感分析任务进行了微调。该模型可以轻松集成到NLP管道中，适用于多语言社交媒体文本的情感分类，支持阿拉伯语、英语、法语、德语、印地语、意大利语、西班牙语和葡萄牙语。
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