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open-calm-3b

基于日语数据集的解码器语言模型

日本语开源项目模型GithubHuggingfaceCyberAgentTransformerOpenCALM-3B语言模型

OpenCALM是由CyberAgent开发的语言模型，利用日语数据集进行训练，支持文本生成和自然语言处理。该模型使用GPT-NeoX库编写，提供多种规模的架构选择，如small、medium和large。open-calm-3b版本拥有2.7B参数，采用Transformer架构，提升了语言生成质量，适用于大规模日语语料库处理。

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COKAL-DPO_test-v2-13b - 采用LLaMA2架构的13B规模自动回归语言模型
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Llama-3-Open-Ko-8B - 高性能开源韩语大型语言模型
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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。
MiniCPM3-4B - 轻量高效的开源模型支持长文本处理和函数调用
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MiniCPM3-4B是一款开源语言模型，仅用4B参数就达到了接近GPT-3.5-Turbo的性能。它具备32k上下文窗口、函数调用和代码解释器等功能，在中英双语、数学和编程等多个基准测试中表现出色。通过创新的训练策略，MiniCPM3-4B实现了与7B-9B模型相当的能力，为资源受限的AI应用场景提供了高效选择。
gpt-neo-1.3B - EleutherAI开发的13亿参数语言模型GPT-Neo 1.3B
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GPT-Neo 1.3B是EleutherAI团队开发的大规模语言模型，基于GPT-3架构，拥有13亿参数。该模型在The Pile数据集上训练，适用于文本生成、问答等自然语言处理任务，并在多项基准测试中表现出色。模型采用MIT开源许可证，但使用时需注意可能存在的偏见和不当内容。
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由H2O.ai推出的h2o-danube3-500m模型，是一个大规模语言模型，采用Llama 2架构调整及500M参数设计。模型支持原生离线运行，尤其适用于手机设备，并集成Mistral分词器，拥有32,000词汇量及8,192长度的上下文生成能力。在支持transformers库的环境中，模型可在GPU设备上有效运行，并且支持量化和多GPU分片处理。重要提醒用户在使用模型生成的内容时保持审慎态度并自行承担责任。
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