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

跨语言文本生成模型,强化日语能力

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。

llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用
GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练
由日本团队发起,项目提供基于Transformer架构的大型语言模型,支持多种编程语言和文本生成,专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试,展现出卓越的文本生成能力。
japanese-stablelm-base-gamma-7b - 日语7B参数语言模型,增强语言建模与任务表现
AI模型GithubHuggingfaceJapanese Stable LMStability AI开源项目模型自然语言处理语言生成
该模型由Stability AI开发,具备7B参数,专注于优化日语语言建模和任务性能,通过Mistral-7B-v0.1的日语持续预训练,获取丰富语言知识。它应用于多个场景并允许微调,数据集丰富包括Wikipedia与mc4。注意,在生产环境中应小心潜在的偏见与限制,但其开放性使其成为多种项目的基础。
openbuddy-mixtral-7bx8-v18.1-32k - 高效实现多语言文本生成
AI2推理挑战GithubHuggingfaceOpenBuddy多语言聊天机器人开源项目文本生成模型模型评估
OpenBuddy Mixtral-7bx8-v18.1-32k 是一个多语言文本生成模型,在多项性能测试中表现出色,尤其是在HellaSwag测试中,实现了84.30%的准确率。该模型支持多种语言,广泛应用于内容创造和AI交互领域。同时,用户需注意适当使用,避免在高风险场景中应用,以确保安全可靠。
tokyotech-llm-Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1-gguf - 基于Llama 3.1的日英双语指令模型GGUF版本 支持高效本地部署
GithubHuggingfaceLlama-3.1人工智能开源项目日语模型机器学习模型语言模型
该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构,使用imatrix日语数据集训练,支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率,特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景,具有良好的指令理解能力。
llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估
GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练
项目由日本国家信息学研究所研发中心开发,提供支持多种编程语言的大型语言模型,如C、Python、Java。采用Transformer架构,模型经过大规模数据集的预训练与优化微调,适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法,以及多样化的数据集和评估方案,适用于中文、英文、日文等语言。
Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型
这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型,支持生成性稀疏专家技术,兼容vLLM和Hugging Face transformers库,提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而,用户需注意,该模型没有内容审核功能。
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。
Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 - 多语言稀疏混合专家大规模语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x7B人工智能大语言模型开源项目模型稀疏专家混合自然语言处理
Mixtral-8x7B是一个预训练生成式稀疏混合专家大语言模型,在多数基准测试中超越Llama 2 70B。支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言,采用Apache-2.0许可。模型基于Mixtral-8x7B-v0.1,可通过transformers或vLLM进行推理,并支持半精度、8位和4位量化以优化内存使用。
t5-large-medium - 基于Transformer的日文预训练模型,提高NLP任务性能
GithubHuggingfaceRetrievaT5 v1.1Transformer开源项目日语模型预训练
该T5 v1.1模型基于Transformer架构,专为日文语料进行预训练。通过使用GEGLU激活函数代替ReLU,提升了文本生成质量。模型在预训练时关闭Dropout以提升泛化能力,微调时可重启。训练数据包括mC4/ja和日本Wikipedia,确保日文内容的纯净性。此大型模型拥有约7.7亿参数,适用于广泛的日文自然语言处理任务,表现出优异的性能与适应性。
Mixtral-8x7B-v0.1 - 多语言预训练大语言模型 超越Llama 2 70B性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMixtral-8x7B大语言模型开源项目模型模型优化稀疏混合专家
Mixtral-8x7B是一款预训练的生成式稀疏专家混合大语言模型,在多数基准测试中性能优于Llama 2 70B。该模型支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言处理。开发者可通过Hugging Face transformers库或vLLM部署使用,并可采用半精度、8位和4位量化等方法降低内存占用。作为基础模型,Mixtral-8x7B不含内置审核机制,使用时需注意。
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