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X-ALMA-13B-Pretrain

支持50种语言的模块化翻译架构

X-ALMA扩展支持50种语言,采用模块化架构进行多语言翻译,并通过合并模型、基础模型与语言特定模块或全语言模块的加载方式,应对不同应用场景。其增强的语言适应性在多语言问答中表现出色。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
nllb-200-1.3B - 支持200种语言互译的机器翻译开源模型
GithubHuggingfaceNLLB-200人工智能研究多语言模型开源项目机器翻译模型算法训练
nllb-200-1.3B是一个1.3B参数规模的开源机器翻译模型,支持200种语言之间的互相翻译。模型基于Flores-200数据集训练,特别关注低资源语言的翻译效果,支持最大512个token的单句翻译。经BLEU、spBLEU和chrF++等指标评估,该模型主要用于机器翻译研究,不适用于医疗、法律等专业领域的生产环境。
mbart-large-50 - 面向多语言翻译的序列到序列神经网络模型
GithubHuggingfacemBART-50多语言翻译序列到序列模型开源项目机器翻译模型预训练模型
mBART-50模型支持50种语言间的互译,基于序列到序列架构开发。该模型通过降噪预训练方法提升性能,包含句子重排和文本掩码等创新技术。作为mBART的扩展版本,覆盖英语、中文、日语在内的主要语言,可用于各类多语言自然语言处理任务。
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
GithubHuggingfaceLLM-jp大型语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理训练数据
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。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
Multilingual-MiniLM-L12-H384 - 紧凑高效的多语言预训练模型助力跨语言自然语言处理
GithubHuggingfaceMiniLM多语言模型开源项目模型模型压缩自然语言处理跨语言任务
Multilingual-MiniLM-L12-H384是一款小型多语言预训练模型,采用12层结构和384维隐藏单元,transformer参数仅2100万。该模型在XNLI和MLQA等跨语言任务中表现出色,支持15种语言,同时保持了较小的模型规模。它融合了BERT的架构设计和XLM-R的分词技术,适用于各类需要高效多语言处理的应用场景。
aya-23-8B - 支持23种语言的开源多语言大模型
Aya-23-8BGithubHuggingface人工智能多语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Aya-23-8B是由Cohere For AI开发的开源多语言大模型,基于Command系列模型架构,通过Aya Collection数据集进行指令微调。该模型包含80亿参数,支持阿拉伯语、中文、英语在内的23种语言,具有8192的上下文长度。模型采用优化的Transformer架构,主要面向学术研究和非商业应用场景。
t5-3b - 统一多语言自然语言处理任务的创新模型
GithubHuggingfaceT5-3B多任务学习开源项目文本到文本转换模型自然语言处理预训练模型
T5-3B是一个拥有30亿参数的多语言自然语言处理模型。它采用创新的文本到文本框架,统一处理机器翻译、文档摘要、问答和分类等多种NLP任务。该模型在C4语料库上预训练,并在24个任务中进行评估,展现出优秀的多语言和多任务处理能力。T5-3B为NLP领域的迁移学习研究提供了新的思路和可能性。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
albert-xxlarge-v1 - 大型英文数据集上的预训练语言模型
ALBERT XXLarge v1GithubHuggingface开源项目机器学习模型模型微调深度学习自监督学习
ALBERT-XXLarge-v1 是一种在大规模英语数据集上通过自监督学习预训练的模型,采用掩蔽语言建模和句子顺序预测技术。该模型通过重复层的共享权重设计实现了较小的内存占用,但计算成本与同类模型相当,适用于序列分类和问答等需全面句子理解的任务。虽然它具备出色性能,应用时需注意潜在偏见。
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