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Swallow-7b-instruct-v0.1

Swallow模型优化日语处理能力,提升多任务表现

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。

Llama-3-ELYZA-JP-8B-GGUF - Llama 3衍生的日英双语大型语言模型 增强日语处理能力
GithubHuggingfaceLM StudioLlama-3-ELYZA-JP-8B大语言模型开源项目日语优化模型量化模型
Llama-3-ELYZA-JP-8B是一个基于Meta Llama 3的大型语言模型,通过额外预训练和指令微调优化了日语处理能力。模型提供GGUF和AWQ两种量化版本,可在本地设备运行。用户可使用llama.cpp或LM Studio等工具,实现日英双语对话和任务处理。该模型在保持英语能力的同时,显著提升了日语性能。
Qwen2.5-7B-Instruct-bnb-4bit - 快速高效的大语言模型微调工具
GithubHuggingfaceQwen2.5transformers大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Qwen2.5-7B-Instruct是一款基于Qwen2.5系列的指令微调模型,具有131,072个token的上下文长度和8192个token的生成能力。该模型在指令遵循、长文本生成和结构化数据理解方面表现出色,支持29种以上语言。通过采用YaRN技术,它能高效处理超长文本,为用户提供更快速、更节省内存的大语言模型微调方案。
bert-base-japanese-upos - 日语自然语言处理的BERT模型应用
BERTGithubHuggingfacePOS标注Universal Dependencies依存解析开源项目日语模型
此模型在日语维基百科文本上进行预训练,支持词性标注和依存解析等任务。它衍生自bert-base-japanese-char-extended,利用UPOS体系为短单位词标注。通过Python代码,用户能方便地进行文本处理和结构解析,适合希望高效处理日语文本的用户。该模型具有良好的兼容性,可通过Huggingface平台使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ - AWQ量化优化的Mistral-7B指令模型 支持GPU加速推理
AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1人工智能大语言模型开源项目指令微调模型
Mistral-7B-Instruct-v0.1-AWQ是基于Mistral AI开源的指令微调语言模型,经过AWQ 4位量化优化。该模型保留了原版的分组查询注意力和滑动窗口注意力等特性,同时大幅降低了模型大小,提升了GPU推理速度。它支持处理4096个token的长文本输入,适合需要高效部署的应用场景。开发者可以通过Python接口便捷地使用该模型进行文本生成。
TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能
GithubHuggingfaceTowerBase-7BUnbabel多语言开源项目文本生成模型翻译模型
TowerBase-7B-v0.1是一个多语言模型,通过继续在Llama 2的基础上对20亿条多语种数据进行预训练,在10种主要语言中表现出色。非常适合用于翻译和相关应用任务,在AI2 Reasoning Challenge和HellaSwag等测试中展现出优异的归一化准确率。该模型支持快速无监督调优,为相应语言的研究提供支持。技术报告将提供详细信息。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
GLuCoSE-base-ja-v2 - 专为日本文本检索及句子相似度设计的嵌入模型
GLuCoSE v2GithubHuggingface句子相似性对比学习开源项目日语文本处理检索系统模型
模型专注于日本文本处理,可在CPU上运行,提升检索任务性能。通过蒸馏大规模嵌入及多阶段对比学习,GLuCoSE v2在MIRACL等任务中的表现出色。其支持语义相似度测量,适用于查询和段落检索,使用余弦相似度函数,支持512标记的输入,生成768维输出。
Qwen2.5-3B-Instruct - 高性能多语言AI模型支持长文本处理
GithubHuggingfaceQwen2.5人工智能多语言支持大语言模型开源项目模型自然语言处理
Qwen2.5-3B-Instruct是Qwen2.5系列中的指令微调模型,拥有30亿参数。该模型在知识储备、编程和数学能力方面有显著提升,支持29种以上语言,能处理128K tokens的输入并生成8K tokens的输出。模型在指令遵循、长文本生成、结构化数据理解和JSON生成等方面表现优异,并能适应多样化的系统提示。采用因果语言模型架构,结合RoPE、SwiGLU等技术,提供高效的自然语言处理能力。
Fugaku-LLM-13B-instruct-gguf - Fugaku-LLM日本语言模型的高效转换和应用
Fugaku-LLM-13B-instructGithubHuggingface使用条款变换脚本开源项目数据集日本語大模型模型
Fugaku-LLM-13B-instruct项目通过转换为gguf格式,提升和优化了imatrix数据集在日本语言模型中的应用。用户可以通过指定的脚本和指令有效进行模型转换和使用,使用前确认遵循相关条款。
ja_classification - 准确率达98.47%的日语文本分类模型
AdamGithubHuggingface分类任务开源项目机器学习模型模型训练超参数优化
该日语文本分类模型经过优化训练,在评估数据集上取得98.47%的综合性能指标,包括准确率、精确率、召回率和F1值。模型采用Adam优化器训练,经过10轮迭代后性能稳定,可用于各类日语文本分类任务。
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