KoBigBird

支持长序列处理的韩语预训练模型

KoBigBird 预训练模型自然语言处理长序列处理韩语 Github 开源项目

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。

Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview - Llama-3基础上的韩语模型适用于对话和指导任务

GithubHuggingfaceLlama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview开源项目指令生成机器学习模型语言模型预训练

Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview利用公开资源预训练，处理17.7B+文本标记，为韩语对话和指导提供新起点。TPUv5e-256支持下的训练采用Chat Vector方法，增强自然语言生成。尽管尚未微调韩语指令，该模型已展示可靠性和高效性

KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强

GithubHuggingfaceKoAlpaca开源项目数据集模型训练语言生成

该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型，并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化，提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重，显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数，该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。

KcELECTRA-base - 基于用户生成内容的韩语预训练模型KcELECTRA

GithubHuggingfaceKcELECTRAnlp模型开源项目模型用户生成文本韩国语预训练

KcELECTRA是一种专注于处理噪声文本的韩语预训练模型，基于Naver新闻评论和回复数据集进行训练。对比KcBERT，KcELECTRA在数据集扩展和词汇表方面得到改进，实现了在下游任务中的性能提升。该模型可通过Huggingface的Transformers库轻松访问和使用，无需额外下载文件。

honeybee - 优化多模态大语言模型性能的局部性增强投影器

GithubHoneybee多模态大语言模型局部性增强投影器开源项目深度学习计算机视觉

Honeybee项目通过局部性增强投影器提升多模态大语言模型性能。该项目在MMB、MME、SEED-I等基准测试中表现优异，提供预训练和微调模型检查点。Honeybee支持多种数据集，包含详细的数据准备、训练和评估指南，为多模态AI研究和开发提供开源工具。

pytorch-bert-crf-ner - PyTorch实现的BERT-CRF韩文命名实体识别器

BERTCRFGithubKoBERTNERPytorch开源项目

该项目是一个用PyTorch实现的BERT和CRF结合的韩文命名实体识别器，适用于PyTorch v1.2及Python 3.x环境。通过实际案例和详细日志展示该识别器的使用方法及其高效的韩文命名实体识别能力。借助于SKTBrain的KoBERT模型，本项目实现了容易上手的BERT-CRF命名实体识别系统。

awesome-korean-llm - 全面解析韩语开源大语言模型资源列表

GithubLLMLlamaPolyglot-Ko开源开源项目韩语

本资源列表全面汇总了韩语开源大语言模型(LLM)信息。内容涵盖Polyglot-Ko、KoAlpaca、KULLM等多种韩语LLM模型,提供模型规模、开发者、基础架构等核心数据。同时按基础模型对韩语LLM进行分类,包括基于Polyglot-Ko、Llama、Llama-2等的不同类型。该列表为韩语自然语言处理研究者提供了重要参考。

open-korean-instructions - 韩语指令数据集，用于语言模型训练

ChatGPTGPTGithubOpen Korean Instructions开源项目번역 데이터셋한국어

本项目收集了多个开放的韩语指令数据集，用于语言模型训练，包括KoAlpaca和ShareGPT等翻译数据。同时还包含GPT生成的多种数据，以提升模型性能。如有新的数据，请通过PR提交。

KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型

GithubHuggingfaceKoELECTRA开体名识别开源项目机器学习模型自然语言处理韩语

KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型，基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统，能够识别15种实体类型，涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上，模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型，适用于多种韩语命名实体识别任务。

komt-mistral-7b-v1 - 韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型

GithubHuggingfacekomet多任务指令大语言模型开源项目模型模型评估韩语性能

项目采用多任务指令调优方法，提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集，生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1，该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示，在韩语任务中的得分优于其他开源模型，尤其在文本生成和问答任务中表现出色，为韩语用户提供更智能的交互体验。

llama-3.2-Korean-Bllossom-3B-GGUF - 韩英双语模型llama-3.2性能增强

BllossomGithubHuggingface商业用途多语言模型开源项目指令微调模型韩语

Bllossom团队推出的这是一个全新的韩英双语语言模型，旨在增强Meta-Llama-3.2-3B的韩语能力。通过150GB高质量韩语数据的调优，该模型在不影响英语表现的同时，对韩语支持进行了强化。在LogicKor测试中表现突出，并允许多种性能优化方法。该项目在AAAI2024等会议上获得了口头报告机会，旨在进一步推动韩语语言能力的提升。

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