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Llama-2-ko-7b-Chat

Llama-2拓展到韩语文本生成的进展与优化

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。

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。
llama-3.2-Korean-Bllossom-3B - 基于Llama 3.2的韩英双语增强语言模型
Bllossom-3BGithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型英语语言模型韩语
llama-3.2-Korean-Bllossom-3B是基于Llama 3.2-3B的韩英双语增强模型。通过150GB精选韩语数据的全面微调和指令调优,该模型在保持英语能力的同时显著提升了韩语表现。在LogicKor基准测试中,它创下了3B-5B规模模型的最高分。这个开源模型支持商业使用,为韩语自然语言处理任务提供了有力支持。
Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型
GithubHuggingfaceLlama3-ChatQA-1.5人工智能开源项目检索增强生成模型自然语言处理问答系统
基于Llama-3开发的大语言模型,专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本,采用改进的训练方案,增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中,模型在多个数据集上表现优异,尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式,适用于多种对话问答场景。
Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略
GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据
此项目专注于提升大型语言模型的性能,研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
llama-3-Korean-Bllossom-8B - 基于llama-3的8B参数韩英双语模型Bllossom显著增强韩语能力
BllossomGithubHuggingface双语模型大规模语言模型开源项目模型语言模型韩语增强
llama-3-Korean-Bllossom-8B是一个基于llama-3的韩英双语大型语言模型。通过250GB的韩语预训练和专门的韩语指令微调,该模型显著增强了韩语能力,在LogicKor基准测试中取得了10B以下韩语模型的最佳成绩。模型支持长上下文理解,扩展了3万多个韩语词汇,并应用了人类反馈强化学习。由首尔科技大学、Teddysum和延世大学联合开发,可用于商业用途。
llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型
GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型
该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优,使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中,使用Adam优化器和余弦学习率调度策略,该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用,特别是在对话生成和交互式AI领域中。
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_3.1_q4 - 高效文本生成模型,结合优化技术提升性能
GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练
llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库,实现快速训练,保持8B参数模型的强大性能,优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用,适用于多语言生成,由keetrap负责开发。
koOpenChat-sft - 多语言AI对话模型,基于OpenChat3.5构建
AlpacaChatMLGithubHuggingfaceOpenChat3.5koOpenChat-sft开源项目模型韩国人工智能
koOpenChat-sft项目是一个基于OpenChat3.5的多语言AI对话模型,训练于A100 80GB设备,遵循ChatML和Alpaca(No-Input)指令格式。尽管没有详细的基准测试数据,模型的评估结果已在Open LLM Leaderboard中公布。其在HellaSwag和Winogrande等指标上的得分表明了其高效的对话能力,广泛适用于多种AI场景。欲知更多信息,可通过Telegram联系开发者。
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