umberto-wikipedia-uncased-v1

UmBERTo模型专注意大利语NLP任务

UmBERTo 词汇表标记 Huggingface Github 开源项目模型意大利语语言模型

UmBERTo Wikipedia Uncased是基于Roberta的意大利语语言模型，利用SentencePiece和Whole Word Masking技术进行训练。该模型展示出在命名实体识别和词性标注任务中的高表现，尤其是在F1和精确度指标上。模型训练于小规模的意大利语Wikipedia语料库，为意大利语应用提供支持。可以在huggingface平台上获取并进行应用测试。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型，识别52类实体

BERTGithubHuggingfaceItalian_NER_XXL实体识别开源项目更新模型自然语言处理

该人工智能模型能够识别52类意大利语实体，具备79%的准确率，并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色，提供多功能的实体识别支持。

universal_ner_ita - 意大利语命名实体识别，使用零样本学习适用于多领域

GLiNERGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目意大利语模型零样本学习

该模型适用于意大利语命名实体识别，通过零样本学习实现对多种实体的识别，无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。

LLaMAntino-2-7b-hf-ITA - 意大利语自然语言生成的大型语言模型

GithubHuggingfaceLLaMAntino-2-7bQLora开源项目意大利语模型自然语言生成超级计算机

LLaMAntino-2-7b 是一款专门适配意大利语的 LLaMA 2 大型语言模型，旨在支持自然语言生成任务。该模型采用 QLora 方法在 clean_mc4_it 中等数据集上进行训练，为意大利 NLP 研究提供基础。由 Pierpaolo Basile 等人开发，并获得 PNRR 项目 FAIR 的支持，在 Leonardo 超级计算机上运行。代码尚未发布，更多信息可通过 GitHub 获取。此模型以 Llama 2 社区许可证开放，适合应用于意大利语的自然语言处理任务。

SeewebLLM-it - 意大利语高效微调语言模型

GithubHuggingfaceLlama2Seeweb人工智能开源项目微调意大利语模型

SeewebLLM-it是一款针对意大利语优化的语言模型，基于LLama-2-7b-chat-hf精细微调，在Seeweb Cloud GPU的支持下经过训练，涵盖了约300个意大利语对话实例。虽然目前的输出在准确性上还需进一步提升，但随着训练数据集的扩展，该模型未来可在更多领域展现潜力。

opus-mt-it-en - 基于OPUS数据集的意大利语至英语神经机器翻译模型

GithubHuggingfaceOPUS-MT开源项目意大利语机器翻译模型神经网络模型英语

opus-mt-it-en是一个基于transformer-align架构的意大利语至英语神经机器翻译模型。该模型利用OPUS数据集训练，采用normalization和SentencePiece进行预处理。在多个测试集上表现优异，尤其在Tatoeba测试集上获得70.9的BLEU分数和0.808的chr-F分数，显示出较高的翻译质量。此外，该模型在newssyscomb2009和newstest2009等其他测试集上也展现了出色的跨领域翻译能力。

electra-base-italian-xxl-cased-discriminator - 意大利ELECTRA模型提升语言理解性能的理想工具

BERTBavarian State LibraryELECTRAGithubHuggingface开源项目意大利模型训练数据

意大利ELECTRA模型基于丰富的意大利语料库，旨在增强语言理解。该模型由拜仁州立图书馆的MDZ Digital Library团队开放，通过PyTorch-Transformers的兼容权重进行支持。使用81GB的数据进行训练，达到百余万步，使其在命名实体识别和词性标注等任务上表现优异。所有资源均可在Huggingface模型中心获取，便于快速集成到各类自然语言处理应用中。

Phi-3.5-mini-ITA - 小巧强大的意大利语文本生成模型优化与性能提升

GithubHuggingfacePhi-3.5-mini-ITAtransformers参数高效学习开源项目意大利语模型文本生成模型

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。

hubert-base-cc - 先进的匈牙利语BERT模型在自然语言处理任务中表现卓越

BERT模型GithubHuggingfacehuBERT匈牙利语命名实体识别开源项目模型自然语言处理

huBERT-base-cc是专为匈牙利语设计的BERT模型，基于Common Crawl和匈牙利维基百科数据训练而成。该模型在分块和命名实体识别等任务中表现优异，超越了多语言BERT的性能。作为一个通用的自然语言处理工具，huBERT-base-cc为匈牙利语研究和应用提供了强大支持，在多个领域树立了新的基准。

Llama-3.1-8b-ITA - 意大利语优化版Llama-3.1语言模型实现79.17%测试精确度

GithubHuggingfaceLlama-3.1-8b-ITA开源项目意大利语模型模型评估自然语言处理语言模型

Llama-3.1-8b-ITA是一个专注意大利语优化的大型语言模型，采用Meta-Llama-3.1-8B-Instruct架构。模型在IFEval零样本测试达到79.17%准确率，支持Python环境部署，可用于文本生成。在Open LLM排行榜中，BBH测试达30.93%，MMLU-PRO达31.96%，整体表现稳定。

Llama-3-8b-Ita - 基于Llama-3优化的意大利语大型语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3-8b-Ita开源项目意大利语模型模型评估自然语言处理语言模型

Llama-3-8b-Ita是一个基于Meta-Llama-3-8B模型针对意大利语优化的大型语言模型。该模型在IFEval、BBH和MATH等多项评估任务中表现优异，支持意大利语和英语文本生成。模型可通过Python代码轻松调用，在Open LLM Leaderboard上的平均得分为26.58。Llama-3-8b-Ita在多语言处理方面展现出了良好的性能。

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