#意大利语模型

Phi-3.5-mini-ITA是Microsoft/Phi-3.5-mini-instruct的精调版本，专为提升意大利语文本生成性能而设计。拥有3.82亿参数和128k上下文长度，适用于Hugging Face Spaces等平台的流畅对话。通过Spectrum技术，仅高信噪比层参与训练，提高了参数学习效率。评估显示模型在意大利语处理任务中表现卓越。

SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型，由Toti Riccardo开发，并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调，提升了表现。在意大利语模型排行榜中，该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。

Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库，使训练速度提高了两倍。此模型基于unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit进行优化，专为意大利语而设计，并在多个标准化准确率测试中表现良好。详细性能对比请参见意大利语言模型排行榜。

项目由巴伐利亚州立图书馆的MDZ数字图书馆团队开源，专注于训练大规模意大利语BERT和ELECTRA模型。数据来自Wikipedia和OPUS语料库，扩展至OSCAR语料库，数据规模从13GB到81GB不等，兼容PyTorch-Transformers。提供NER和PoS标注任务的结果示例，模型可在Huggingface model hub下载。欢迎通过GitHub参与和反馈。

Qwen2 1.5B是一款专为意大利语优化的小型语言模型，拥有1.5亿参数，性能接近于9亿参数的ITALIA模型。该模型在意大利语应用中表现优异，特别是在MMLU基准测试中展示卓越的多任务语言理解能力。尽管在ARC和HELLASWAG基准上稍逊一筹，但其综合表现仍具备效率和能力的良好平衡。