Swallow-7b-instruct-v0.1

Swallow模型优化日语处理能力，提升多任务表现

日本语言数据评估基准模型性能模型 Github 开源项目 Swallow 模型发布 Huggingface

Swallow模型通过预训练和微调提升了日语处理，对多任务表现优异。最新版本于2024年4月发布，提供了经过指令微调的模型，如Swallow-7b-instruct-v0.1，增强了写作、推理等领域的能力。模型通过日语词汇扩展，实现高效文本表示和快速推理，是东京工业大学的重要研究成果。

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shisa-gamma-7b-v1 - 英日双语优化的Japanese Stable LM语言模型

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shisa-gamma-7b-v1是基于Japanese Stable LM Base Gamma 7B的微调模型，经过数据集优化后在JA MT-Bench测试中取得了显著成果。该模型支持日语和英语双语处理，采用Apache-2.0许可证，适用于需要日英语言处理能力的开发场景。

llm-jp-3-13b-instruct - 提供多语言大规模模型，支持多编程环境

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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。

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此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。

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SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated项目通过mergekit工具多步骤合并多种预训练语言模型，提升模型整体性能及角色扮演功能。该项目结合Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B等模型，采用线性和任务算术方法，并注入35% RP-Mix向量方向，增强角色扮演与叙事能力，同时保留Meta's Llama-3-Instruct微调特质，提升人机交互体验。

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