Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1

跨语言文本生成模型，强化日语能力

模型性能 Huggingface Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1 开源项目模型训练数据集 Github 语言模型日语数据

Swallow-MX-8x7b-NVE-v0.1基于Mixtral-8x7B-Instruct持续预训练，增加了日语数据模块，提升了多语言文本生成性能。该模型在日文常识问答和翻译任务中表现突出，发布于Apache-2.0开源许可证下。该版本仍在开发中，提醒注意输出的安全性。项目由ABCI计划支持，适用于多语言自然语言处理任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Swallow-7b-instruct-hf - 日语与英语双支持的Swallow模型，带来高效文本推理

GithubHuggingfaceJapaneseLlama 2Swallow开源项目模型模型发布训练数据集

Swallow模型加入日语数据进行持续预训练，支持日语和英语。项目推出不同版本的指令调优模型，如Swallow-7b-instruct-v0.1，以提升日语任务表现。通过广泛的词汇表和较少的tokens，模型在文本生成、机器翻译和阅读理解任务中表现优异，提供快速而精确的文本推理。

Swallow-7b-instruct-v0.1 - Swallow模型优化日语处理能力，提升多任务表现

GithubHuggingfaceSwallow开源项目日本语言数据模型模型发布模型性能评估基准

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-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.1 - 强化日语和英语能力的多语言大型模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调数据集日本语言能力模型

Llama 3.1 Swallow系列在增强日语和英语能力方面表现出色。基于Llama 3.1的模型结构，它不仅改进了对日语的处理能力，还保留了对英语的支持。利用包括日本网络、维基百科在内的语料，以2000亿个令牌进行训练，该模型在多个领域表现优异，包括文本生成、日英翻译和学术考试。不同的模型变体支持多种语言处理需求，提供灵活选择。

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调日语能力模型评估基准

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练，并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平，各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。

Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 利用Meta Llama 3进行日语数据增强的持续预训练

GithubHuggingfaceLlama3Meta Llama开源项目日语能力模型语言模型预训练

Llama-3-Swallow-8B-Instruct-v0.1是基于Meta Llama 3的语言模型，专注于日语的持续预训练和多项任务优化。通过监督微调和Chat Vector，模型在日语和英语任务中表现突出，包括选择题问答和代码生成。此模型由东京工业大学和合作机构开发，得到日本先进工业科学技术研究所的支持，旨在加强语言模型的生成、摘要及翻译能力。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-plus-Swallow - 日本语流畅度提升：Meta-Llama-3.1新版本兼容Llama-3

GithubHuggingfaceLlama-3Meta Llama-3.1Swallow-8B开源项目日本語模型模型升级

Swallow-8B通过持续的日语预训练提高语言流畅度，并在Meta-Llama-3.1-8B-Instruct新版本中升级整合。该项目结合了tokyotech-llm的技术，增强了模型的日语处理能力。Meta-Llama-3.1-8B-Instruct以保留优势为基础，与Llama-3-Swallow-8B的差分向量融合，实现技术与功能的提升。

Swallow-7B-Instruct-GGUF - 适用于多平台的高效量化模型

GGUF格式GPU加速GithubHuggingfaceSwallow 7B Instruct开源项目文本生成模型量化

Swallow 7B Instruct 采用GGUF格式，以高效的量化技术实现文本生成。该模型支持多种位数和硬件平台，可通过llama.cpp及text-generation-webui等软件使用并提供GPU加速，适合于需要高质量文本生成的多种应用。

SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated - 多语言模型合并实现角色扮演与写作能力增强

GithubHuggingfaceLlama-3SwallowMaid-8B-Llama-3-SPPO-abliteratedtoken模型融合合并模型开源项目模型深度学习

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。

EvoLLM-JP-v1-7B - 探索日语语言模型的进化潜力

EvoLLM-JP-v1-7BGithubHuggingfaceSakana AI开源项目日语模型演化模型合并研究开发

EvoLLM-JP-v1-7B是由Sakana AI开发的实验性日语语言模型，采用进化模型合并方法，由多个源模型合并而成。用户可通过Hugging Face平台在研究与开发领域利用该模型，尽管其提供了语言处理的新机遇，但尚未针对商业用途进行验证，需谨慎应用。

llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言

GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据

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。

项目侧边栏1

项目侧边栏2

推荐项目

Project Cover

豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

Project Cover

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

Project Cover

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

Project Cover

Kimi

Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

Project Cover

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

Project Cover

吐司

探索Tensor.Art平台的独特AI模型，免费访问各种图像生成与AI训练工具，从Stable Diffusion等基础模型开始，轻松实现创新图像生成。体验前沿的AI技术，推动个人和企业的创新发展。

Project Cover

SubCat字幕猫

SubCat字幕猫APP是一款创新的视频播放器，它将改变您观看视频的方式！SubCat结合了先进的人工智能技术，为您提供即时视频字幕翻译，无论是本地视频还是网络流媒体，让您轻松享受各种语言的内容。

Project Cover

美间AI

美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

Project Cover

AIWritePaper论文写作

AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具，简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定，平台可快速生成高质量论文大纲和全文，配合图表、参考文献等一应俱全，同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务，保障数据安全，有效提升写作效率和论文质量。

使用协议隐私政策广告服务

投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com

@2024 懂AI·鲁ICP备2024100362号-6·鲁公网安备37021002001498号