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ELYZA-japanese-Llama-2-7b-instruct

Llama-2架构的日语大语言模型 支持双语对话和指令微调

日本语模型Github人工智能自然语言处理HuggingfaceELYZA开源项目Llama2模型

ELYZA-japanese-Llama-2-7b是基于Llama-2架构开发的日语大语言模型。通过额外预训练，该模型显著提升了日语处理能力。项目提供多个版本，包括基础模型和指令微调版本，参数规模在6.27B至6.37B之间。模型支持日英双语对话，适用于文本生成和对话等任务。项目还提供了基于Hugging Face Transformers框架的使用示例代码，方便开发者集成和部署。

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介绍相关项目
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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
japanese-stablelm-base-beta-7b - 日本语自然语言处理的7B参数高效模型
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该7B参数自回归模型基于Llama-2-7b，经过微调以提升日本语言任务表现。其使用多样的日本语数据集训练，适合各种文本生成任务，并且推理速度优异。提供开放商业用途，适合应用程序的专用调整。
llm-jp-1.3b-v1.0 - 大规模语言模型支持多语言和多种编程语言
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此大规模语言模型由日本研发，支持多语言（含日语和英语）及多编程语言。采用Transformer架构，经过预训练和指令调优，适用于多种自然语言处理任务。模型在多个硬件和软件环境中优化，包括使用Megatron-DeepSpeed和TRL，可用于生成自然语言文本，应用广泛，性能优异。
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GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
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tokyotech-llm-Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1-gguf - 基于Llama 3.1的日英双语指令模型GGUF版本 支持高效本地部署
GithubHuggingfaceLlama-3.1人工智能开源项目日语模型机器学习模型语言模型
该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构，使用imatrix日语数据集训练，支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率，特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景，具有良好的指令理解能力。
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