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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-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型 超强功能与安全性并存
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
这是Meta开发的开源预训练语言模型,采用优化的Transformer架构,具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度,经2万亿token训练,在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务,适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集,并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。
mbart-large-50-many-to-one-mmt - 支持50种语言直接互译的多语言机器翻译模型
GithubHugging FaceHuggingfacemBART-50多语言机器翻译开源项目模型神经网络模型自然语言处理
mbart-large-50-many-to-one-mmt是一个基于mBART-large-50微调的多语言机器翻译模型,支持50种语言之间的直接互译。该模型无需中间语言,使用简单,只需几行代码即可实现翻译。它在处理低资源语言和长文本方面表现优异,适用于跨语言交流和全球化业务场景。模型覆盖多个语系,包括印欧、亚非和阿尔泰语系等,为用户提供全面的多语言翻译解决方案。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
xlm-roberta-longformer-base-4096 - 支持超长序列处理的多语言Transformer模型
GithubHuggingfaceWikiText-103XLM-R Longformer低资源语言开源项目模型长序列处理问答任务
该项目结合XLM-R与Longformer模型,提升了对多达4096个标记的处理能力,以提高低资源语言的处理效果。模型在WikiText-103语料库上进行预训练,适用于多语言问答任务。推荐使用NVIDIA Apex和大容量GPU以确保模型性能和效率。项目由Peltarion完成,提供相关代码和训练脚本供开发者参考。
Chinese-LLaMA-Alpaca-2 - 基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目
Chinese-LLaMA-Alpaca-2FlashAttention-2Github中文词表大模型开源项目长上下文
Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。
albert-xxlarge-v2 - 基于大规模预训练的模型,提升英语语言任务表现
ALBERTGithubHuggingface句子顺序预测开源项目掩码语言模型模型自监督学习预训练模型
该模型使用遮蔽语言建模和句子排序任务在大规模英语语料库上进行预训练,擅长捕捉句子双向语义。通过层共享设计,降低内存消耗,具备12个重复层、128个嵌入和4096个隐藏维度。适合句子分类、标记分类和问答等任务的微调,表现优异。
xglm-564M - 提升跨语言AI技术的多语言自回归语言模型
GithubHuggingfaceXGLM-564M参数多语言少样本学习开源项目模型语言模型
XGLM-564M是一个多语言自回归语言模型,具有5.64亿参数,在30种语言的平衡语料库上训练,涉及5000亿子标记。该模型适用于跨语言少样本学习,支持多语言自然语言处理,并在COPA任务上实现零样本评估。有兴趣的用户可查看model card以获取更多使用信息。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
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。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
Mixtral-8x22B-v0.1 - 多平台兼容的预训练大规模语言模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMistral AIMixtral-8x22B开源项目模型生成模型语言模型
这是一款多语言兼容的预训练大型语言模型,支持生成性稀疏专家技术,兼容vLLM和Hugging Face transformers库,提供灵活的运行选项和优化内存管理的优势。然而,用户需注意,该模型没有内容审核功能。
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