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kobart-base-v2

基于BART的韩文特征提取模型

该项目利用BART模型的Text Infilling技术进行训练,生成了一种高效的韩文特征提取模型。KoBART-base利用超过40GB的多样化韩文数据进行训练,适用于特征提取任务。注意模型可能存在的偏见和局限性,避免在不当环境中使用。项目包含GitHub仓库和模型演示空间,便于用户深入了解和使用。

KoBigBird - 支持长序列处理的韩语预训练模型
GithubKoBigBird开源项目自然语言处理长序列处理韩语预训练模型
KoBigBird是基于BigBird架构的韩语预训练模型,支持处理长达4096个token的序列。通过稀疏注意力机制,其计算复杂度从O(n²)降至O(n)。在短序列和长序列任务评估中,KoBigBird表现优异。项目包含使用指南、预训练方法和评估结果,为韩语自然语言处理提供支持。
KoSimCSE-roberta - 基于RoBERTa架构的韩语句子相似度预训练模型
GithubHuggingfaceKoSimCSERoBERTa开源项目模型语义相似度韩语句嵌入预训练模型
KoSimCSE-roberta是一个韩语句子向量嵌入预训练模型,基于RoBERTa架构和多任务学习方法构建。在语义文本相似度测试中,模型取得85.77%的评分。模型提供完整的预训练权重和推理环境,可用于计算韩语句子间的语义相似度,支持文本匹配等自然语言处理任务。
polyglot-ko-3.8b - 韩国大规模自回归语言模型的技术突破
EleutherAIGithubHuggingfacePolyglot-KoRoPE位置编码开源项目模型自动回归模型韩国语言模型
Polyglot-Ko-3.8B是一个由EleutherAI开发的韩国大型自回归语言模型,具有3.8B参数和32个Transformer层,采用Rotary位置编码。模型在超过863GB的韩语数据集上训练,但不对公众开放,并在训练中屏蔽了个人信息,以防止生成个人识别数据。Polyglot-Ko-3.8B在COPA和HellaSwag任务中表现优异。此模型可在GPT-NeoX框架中使用,适合多种语言处理任务,但建议在使用时对潜在敏感内容进行人类审核。
polyglot-ko-5.8b - EleutherAI开发的58亿参数韩语自然语言处理模型
GithubHuggingfacePolyglot-Ko大规模语言模型开源项目模型模型评估自回归语言模型韩语模型
Polyglot-Ko-5.8B是EleutherAI团队开发的韩语自然语言处理模型,拥有58亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现出色。它可用于多种NLP任务,但可能存在偏见和不准确性。模型采用Apache 2.0许可开源,为韩语NLP研究提供了有力支持。
ko-ref-llama2-7b - 基于LLaMA2架构的韩文文本生成语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA2ko-ref-llama2-7b开源数据集开源项目模型自动回归语言模型韩语语料库
本项目是基于LLaMA2架构的自动回归语言模型,专注于韩文文本生成。训练过程中使用开放的韩文数据集,以提升对韩文语料的理解和生成能力。该模型接受文本输入并生成相应的文本输出,适用于需要高精度韩文文本生成的应用。
polyglot-ko-12.8b-Inst - 此模型为韩语文本生成提供优化支持
GithubHuggingfaceKoQualitypolyglot-ko-12.8b多语言开源项目文本生成模型模型训练
模型通过使用10%指令数据集[Kullm, OIG, KoAlpaca]进行调优,融入了多GPU和CPU卸载技术,实现高效的分布式训练,致力于韩语文本生成应用。
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。
KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS - 韩语句向量模型KR-SBERT支持文本相似度和文档分类任务
GithubHuggingfaceSBERTsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度韩语模型
KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型,基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间,适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中,其准确率达86.28%,优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用,为韩语自然语言处理提供有力支持。
bert-base-cased-Korean-sentiment - bert-base-cased韩语情感分析模型
GithubHuggingfaceWhitePeakbert-base-multilingual-cased客户评论开源项目情感分析模型韩语
此情感分析模型基于bert-base-multilingual-cased进行优化,专为韩语购物评论设计,准确率超过92%,用于情感分类。
kogpt - 韩语生成预训练模型
GithubKakaoBrainKoGPT人工智能开源项目模型训练语言模型
由KakaoBrain开发的KoGPT,是一个专注于韩语的生成预训练模型,广泛应用于文本分类、搜索和生成摘要等多种AI任务。这一模型训练于大型数据集,具备卓越的文本生成能力。然而,使用期间可能生成不恰当内容,主要用于学术研究与技术开发,用户在使用时需严格遵守其许可协议。
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