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KcELECTRA-base

基于用户生成内容的韩语预训练模型KcELECTRA

KcELECTRA是一种专注于处理噪声文本的韩语预训练模型,基于Naver新闻评论和回复数据集进行训练。对比KcBERT,KcELECTRA在数据集扩展和词汇表方面得到改进,实现了在下游任务中的性能提升。该模型可通过Huggingface的Transformers库轻松访问和使用,无需额外下载文件。

kobigbird-bert-base - 基于稀疏注意力的韩文BigBird预训练模型,优化长序列处理
BERTGithubHuggingfaceKoBigBird开源项目模型稀疏注意力长序列韩语
该项目利用稀疏注意力机制,扩展BERT模型以处理更长的序列。KoBigBird模型通过从韩文BERT检查点暖启动,能够以更低的计算成本处理最长达4096的序列。推荐使用BertTokenizer进行标记化,支持更改注意力模式和参数配置,以优化不同任务的性能。
klue-sroberta-base-continue-learning-by-mnr - 基于KLUE数据集的韩语句子表示模型用于语义相似度分析
GithubHuggingfaceKLUENLPsentence-transformers嵌入开源项目模型语义相似度
该模型是基于KLUE数据集训练的韩语句子表示工具,采用sentence-transformers框架。通过NLI和STS任务的多阶段训练,模型在语义相似度分析方面表现出色。它能将句子转换为768维向量,可用于聚类和语义搜索等应用。在STS测试集上,模型达到0.89的相关性分数,显示了较高的准确性。
Llama-3-Open-Ko-8B - 高性能开源韩语大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3开源AI开源项目模型自然语言处理语言模型韩语预训练
Llama-3-Open-Ko-8B是一个基于Llama-3-8B进行持续预训练的开源韩语语言模型。该模型使用60GB以上的去重文本训练,包含超过17.7B个token,采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度。它适用于商业和研究目的,可用于助手式聊天等多种自然语言生成任务。开发者使用时需遵循相关许可和负责任的AI开发原则。
ko-gemma-2-9b-it - 韩语大型语言模型,最新版本提升对话生成能力
GemmaGithubHuggingface大型语言模型开源项目文本生成模型谷歌韩国语
Ko-Gemma-2-9B-IT 是基于 Google 技术的韩语对话生成模型,经过精心调整,优化人类反馈,适合各种文本生成任务。
llama-2-ko-7b - 韩语文本生成模型与优化的词汇扩展
GithubHuggingfaceLlama-2-Kohuggingface开源项目文本生成机器学习模型韩语模型
Llama-2-Ko是基于Llama-2的语言模型,使用韩语语料库进行预训练,增强了文本生成功能。该模型提供从7B到70B参数的版本,尤其7B版本适配Hugging Face Transformers。Llama-2-Ko优化了变压器结构,增加了韩语词汇,有效生成高质量文本。项目由Junbum Lee领导,支持多参数与微调版本,应用广泛。
COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
COKAL-DPO_test-v2GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型开发训练数据集语言模型
模型由韩国公司Media Group Saramwa Soop与Marker合作开发,基于LLaMA2变压器架构,具备文本生成能力。基础模型为COKAL_pre_DPO_Test_v1-13b,采用DPO及SFT私有数据集训练,适用于多种文本生成任务。该研究项目由韩国科学技术信息通信部和光州广域市资助,旨在推动人工智能产业集群发展。
wav2vec2-large-xlsr-korean - 基于wav2vec2的韩语语音识别模型实现高精度自动转写
GithubHuggingfaceWav2Vec2XLSRZeroth Korean开源项目模型语音识别韩语
wav2vec2-large-xlsr-korean是一个开源的韩语自动语音识别模型。该模型基于wav2vec2-large-xlsr架构,在Zeroth Korean数据集上训练和评估。模型展现出卓越性能,词错误率(WER)为4.74%,字符错误率(CER)为1.78%。它能够直接将音频转换为文本,为韩语语音识别应用提供了高精度的开源解决方案。
kobart-summarization - 基于BART架构的韩语新闻自动摘要模型
BARTGithubHuggingfaceNLP开源项目文本摘要机器学习模型韩语
kobart-summarization是一个专门用于韩语新闻文本自动摘要的开源模型。该模型基于BART架构,通过Hugging Face transformers库实现,提供简洁的Python接口。它支持快速文本编码和摘要生成,适用于新闻处理、内容分析等场景。开发者可以轻松使用预训练的tokenizer和模型进行文本摘要任务。项目已在GitHub开源,并提供在线demo供用户体验。
komt-mistral-7b-v1 - 韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型
GithubHuggingfacekomet多任务指令大语言模型开源项目模型模型评估韩语性能
项目采用多任务指令调优方法,提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集,生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1,该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示,在韩语任务中的得分优于其他开源模型,尤其在文本生成和问答任务中表现出色,为韩语用户提供更智能的交互体验。
KoSimCSE-roberta-multitask - 韩语句子嵌入模型实现高效语义相似度计算
GithubHuggingfaceRoBERTaSimCSE开源项目模型语义相似度韩语句子嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta-multitask是一款开源的韩语句子嵌入模型,主要用于计算句子间的语义相似度。在语义文本相似性测试中,该模型的平均得分达到85.77。项目提供预训练模型和推理代码,方便用户进行句子嵌入和相似度计算。同时,它还为个人训练模型提供环境支持,适用于各种自然语言处理和语义分析任务。
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