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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Mistral-7B-Instruct-v0.2 - 开源大语言模型支持32K上下文窗口的指令微调版本

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Qwen2-1.5B-Instruct-AWQ - 探索具备多语言能力和高性能的新一代语言模型

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Qwen2系列大语言模型在语言理解、生成、多语言处理和推理等多个方面表现出色。Qwen2-1.5B-Instruct模型经过指令微调，相较主流开源和专有模型展现出强竞争力。基于SwiGLU激活和自适应分词器，支持多语言和代码应用。通过Hugging Face Transformers可轻松下载并使用。详细了解性能和速度基准测试的信息请查看相关资料。

t5-base-japanese - 高效的日语文本转换T5预训练模型

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本项目针对日语文本处理，提供了一款预训练的T5模型，该模型利用Wikipedia、OSCAR和CC-100等约100GB的数据进行训练。相比Google多语言T5模型，虽尺寸小25%，但在精度上有所提升，尤其是在livedoor新闻分类任务中表现突出。适用于日语文本高效处理，需关注潜在的偏见和伦理输出问题。

falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型

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Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型，采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化，集成了FlashAttention和多查询技术，在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理，但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存，代码以Apache 2.0许可开源。

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此模型通过直接偏好优化技术增强文本生成能力，树立新基准。其使用更具代表性的偏好数据集，提高了准确性，并在与Zephyr和Claude 2的比较中表现出色，成为AlpacaEval评估中最具竞争力的7B模型之一，是聊天应用程序中的理想助手。

Qwen2-72B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持131K token超长文本处理

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suzume-llama-3-8B-japanese-gguf - 专注日语对话优化的Llama 3微调模型

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