EuroLLM-1.7B-Instruct

支持35种语言的欧洲开源大语言模型

神经网络多语言模型开源项目机器翻译模型 EuroLLM Github 自然语言处理 Huggingface

EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.1-405B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型支持商业和研究应用

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Llama-3.1-405B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型系列之一。该模型支持英语、德语、法语等8种语言,具有128K上下文长度。通过监督微调和人类反馈强化学习,该模型旨在提供安全可靠的多语言对话能力。Llama-3.1-405B-Instruct适用于助手式聊天等自然语言生成任务,支持商业和研究应用。

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型支持商业与研究应用

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Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，支持8种语言，具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习训练，提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务，适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型，包括合成数据生成和知识蒸馏。

Llama-3.2-1B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型适用于对话和检索任务

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言，包括英语、德语和法语等，有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，使用高达9T的token训练，支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异，特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。

multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型

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multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型，支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀，展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景，为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。

Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，采用改进的transformer架构，支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异，支持8种语言，包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模，可通过transformers库或原生llama代码库部署，适用于商业和研究用途。

llm-jp-3-13b-instruct - 提供多语言大规模模型，支持多编程环境

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项目由日本国立信息学研究所研发，部分支持来自GENIAC。模型包含13b版，基于Transformer架构，支持多种语言如Python、Java、Rust。预训练数据集丰富，适用于日语、英语等多语言环境。项目使用Huggingface的Transformers，评估覆盖多领域任务。模型处于早期阶段，尚未完全对输出的人类意图和安全性进行调校。

Llama-3.1-8B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型Llama 3.1

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Llama-3.1-8B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言的对话和自然语言生成。模型采用优化的Transformer架构,具有128K上下文长度,可用于商业和研究领域的文本及代码生成等任务。该模型遵循Llama 3.1社区许可,用户应确保合规使用。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型支持对话和代理任务

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。

e5-mistral-7b-instruct - 多语言NLP任务的全能型模型

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e5-mistral-7b-instruct是一个多语言自然语言处理模型，在MTEB基准测试中表现出色。模型能够处理句子相似度、文本分类、信息检索和文本聚类等任务，支持英语、德语、法语等多种语言。在Amazon评论分类和BUCC双语文本挖掘等复杂NLP任务中，该模型在准确率、F1分数和平均精度(MAP)等指标上均取得了良好成绩，展现了其在跨语言和多领域应用中的实用价值。

occiglot-7b-it-en-instruct - 支持英语和意大利语的多语言生成语言模型

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Occiglot-7B-it-en-Instruct是一款多语言生成模型，具备70亿参数，覆盖欧盟五大语言，如英语和意大利语。其通过160M多语言和代码指令进行训练，由Occiglot Research Collective开发。项目未进行安全对齐，可能生成有问题的内容，欢迎多语言模型研究者参与合作。

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