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

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Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

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Switch Transformers采用专家混合（MoE）模型架构，针对掩码语言模型（MLM）任务进行训练。该模型使用稀疏多层感知器层取代传统的前馈层，提升了训练效率。在Colossal Clean Crawled Corpus上完成了高达万亿参数的预训练，表现出优于T5的微调效果，并实现了相较于T5-XXL模型的四倍加速，适合需要高效语言模型的应用。

TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能

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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。

switch-base-8 - 基于专家模型的高效语言模型训练

C4数据集GithubHuggingfaceSwitch TransformersT5屏蔽语言建模开源项目模型混合专家

Switch Transformers是一个创新的专家混合模型，专为在Colossal Clean Crawled Corpus数据集上进行掩码语言建模任务而设计，在训练速度上较T5-XXL模型提升4倍。其架构使用Sparse MLP层替代传统T5模型中的前馈层，提供更快训练且性能优异。该模型在未微调前并不适用于直接应用任务，需进一步调优。Switch Transformers适合需要高效和短时间内取得优异结果的开发者与研究者。

mDeBERTa-v3-base-finetuned-nli-jnli - 基于多语言NLI和JGLUE数据集微调的日语NLP模型

GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言模型开源项目微调模型自然语言推理零样本分类

该模型基于微软mdeberta-v3-base在多语言NLI和JGLUE数据集上微调而来。它支持日语零样本文本分类和跨语言自然语言推理任务，在评估集上达到68.08%准确率和67.42% F1分数。模型可应用于日语主题分类、跨语言蕴含关系判断等自然语言处理任务，为日语NLP应用提供了有力支持。

ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct - Llama-2架构的日语大语言模型支持双语对话和指令微调

ELYZAGithubHuggingfaceLlama2人工智能开源项目日本语模型模型自然语言处理

ELYZA-japanese-Llama-2-7b是基于Llama-2架构开发的日语大语言模型。通过额外预训练，该模型显著提升了日语处理能力。项目提供多个版本，包括基础模型和指令微调版本，参数规模在6.27B至6.37B之间。模型支持日英双语对话，适用于文本生成和对话等任务。项目还提供了基于Hugging Face Transformers框架的使用示例代码，方便开发者集成和部署。

gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理

Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型

Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感，通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能，采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%，提供多种部署方案及精度配置选项。

JaColBERTv2.5 - 优化资源应用的日语信息检索模型

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该模型使用全新的训练方法，基于40%的数据成功创建了高效的日语信息检索系统。在多个数据集上表现优异，特别是改进的多向量检索方法，在资源受限的情况下提供卓越性能，优于包括BGE-M3在内的多语言模型，适合资源有限的应用场景。

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

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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。

speechless-code-mistral-7b-v1.0 - 全面支持多语言的代码生成与推理模型

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该项目展示了一款专注于代码生成和推理的模型，具备提升推理和规划能力的特点。其多种量化选项支持8位以下的CPU+GPU推断，使其在多种编程语言上均表现不俗。模型经过微调，覆盖了201,981个样本的数据集，包括编码、推理和规划样本，支持Alpaca指令格式。在HumanEval基准测试中通过率达51.22%，适用于多种编程语言的验证，如Python、Java、C++等，为编程助手和代码验证提供支持。

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