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komt-mistral-7b-v1

韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型

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。

Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base - 高效压缩的大规模语言模型适用于多种自然语言生成任务
GithubHuggingfaceMistral-NeMo人工智能大语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理
Mistral-NeMo-Minitron-8B-Base是一个经过剪枝和蒸馏的基础文本生成模型。它采用4096维嵌入、32个注意力头、11520维MLP中间层和40层结构,结合分组查询注意力和旋转位置编码技术。该模型在MMLU等基准测试中表现优异,适用于多种自然语言生成任务。支持8k字符输入,可通过Transformers库轻松使用。
AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30 - 面向自然语言处理的高效AI驱动文本生成模型
A100硬件AISquare-Instruct-yi-ko-6b-v0.9.30AI训练GithubHuggingfaceInswave Systems大模型开源项目模型
由Inswave Systems开发的AI模型,基于DPO和SFT方法,并在beomi/Yi-Ko-6B模型上进行训练,实现了有效的文本生成。使用A100x4硬件以提高运行效率,并得到了韩国人工智能中心项目的支持,旨在提升自然语言处理应用的性能。在开放的ko-leaderboard排名中表现优异,展示了其出色的性能和应用潜力。
Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能
GithubHuggingfaceYi-Ko-6B参数开源项目文本生成模型自回归模型语言模型
Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库,以及扩展词汇,实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构,并拥有6亿参数,专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中,模型展现了突出的多语言处理能力。此外,它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。
Mistral-7B-v0.3 - 词汇扩展提升语言模型性能
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral-7B-v0.3transformers大语言模型开源项目模型词汇扩展
Mistral-7B-v0.3版本引入了32768项扩展词汇,提升了语言模型的表现能力。结合mistral-inference使用,支持灵活的文本生成和定制处理。该版本尚未具备完善的安全机制,计划通过与社区合作,探索在输出需调节的环境中实现安全部署。
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理
GithubHuggingfaceMistralTowerInstruct多语言翻译开源项目机器学习模型语言模型
TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言,具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比,保持相近性能的同时将模型规模减半。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理,具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术,开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型
GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化
Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用,适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等,提供多种精度选择,平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit - Mistral-7B指令模型的4位量化版本 保持高准确率
GPTQGithubHuggingfaceMistral-7B-InstructvLLM开源项目模型自然语言处理量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GPTQ-4bit是Mistral-7B指令模型的4位量化版本。通过GPTQ技术,该模型在大幅缩小体积的同时,保持了原模型99.75%的准确率。在多项基准测试中,该模型平均准确率达65.05%。它兼容vLLM优化推理,可作为高效的自然语言处理服务器部署。
Llama-2-ko-7b-Chat - Llama-2拓展到韩语文本生成的进展与优化
GithubHuggingfaceLlama 2NLP开源项目文本生成模型训练语言模型
Llama-2-Ko-7b-Chat通过结合Llama-2预训练模型和特定韩语数据集kullm-v2,致力于提升韩语文本生成能力,实现对话支持。Taemin Kim和Juwon Kim基于Naver BoostCamp NLP-08开发并持续更新优化此项目。模型只接受和生成文本,采用先进技术以提高生成质量,为研究新语言处理能力和优化方案的研究者及开发者提供参考。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca:高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型,支持多种量化方法和GPU加速,适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库,采用先进技术实现高效内存管理和性能优化,支持长序列扩展。
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