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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介绍相关项目

bert-base-japanese-char-v2 - 基于日语维基百科的字符级BERT预训练模型

BERTGithubHuggingface开源项目日语模型机器学习模型维基百科数据集自然语言处理

本模型是基于日语维基百科训练的BERT预训练模型，采用字符级分词和全词掩码方法。它保持了原始BERT的12层结构和768维隐藏状态，使用MeCab和Unidic词典处理输入文本，词汇量为6144。训练在Cloud TPU上完成，遵循原始BERT的配置。该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域，为研究和开发提供有力支持。

japanese-gpt-neox-3.6b - 基于GPT-NeoX架构的36亿参数日语大语言模型

GPT-NeoXGithubHuggingface开源项目日语预训练模型深度学习自然语言处理语言模型

japanese-gpt-neox-3.6b是一个基于GPT-NeoX架构的日语大语言模型，拥有36亿参数。该模型在超过3125亿个日语语料库tokens上训练，包括CC-100、C4和维基百科数据。模型采用36层、2816隐藏层的transformer架构，验证困惑度为8.68。使用sentencepiece分词器，词表大小32,000，支持UTF-8字节分解。模型已开源并提供训练数据和使用文档。

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

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。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化

Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型模型训练语言模型

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后，模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

Llama-3-ELYZA-JP-8B - ELYZA开发的日英双语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLlama-3-ELYZA-JP-8BMeta Llama3大语言模型开源项目日语优化模型自然语言处理

Llama-3-ELYZA-JP-8B是ELYZA公司基于Meta Llama 3开发的语言模型。通过额外预训练和指令调优，该模型增强了日语处理能力，同时支持英语。它适用于多种自然语言处理任务，提供简便的使用方法，便于开发者集成。该模型采用Meta Llama 3社区许可证，为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

ELYZA-japanese-CodeLlama-7b - 日本语代码模型的新前沿，改进生成与理解

ELYZA-japanese-CodeLlama-7bGithubHuggingface代码生成开源项目日本语模型模型算法素数筛选

该项目是在Code Llama基础上增加预训练以增强日语能力的模型。它为开发者在处理日语编程任务时提供了出色的代码生成与理解性能。该模型可用于Hugging Face平台，通过库如transformers和GPU加速实现高效运行，使其成为开发者满足各类编程与语言需求的重要工具。

Bielik-7B-Instruct-v0.1 - 波兰语语言模型的优化与训练方法

Bielik-7B-Instruct-v0.1GithubHuggingface大型计算开源项目机器学习模型波兰语语言模型

Bielik-7B-Instruct-v0.1 是一种微调的波兰语语言模型，利用高性能计算提升语言理解能力。该模型通过权重损失和自适应学习率等技术进行优化，显著提高了性能，并提供多种精简版本。

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。

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