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日本GPT-NeoX小型模型，兼容Huggingface加载

前缀微调NVIDIA日语HuggingfaceGithub开源项目模型GPT-NeoX文本生成

本项目提供了一个小型的日本GPT-NeoX模型，基于EleutherAI/gpt-neox代码进行训练。该模型使用Japanese CC-100、Japanese C4和Japanese Wikipedia数据集进行训练，优化语言模型目标。可通过Huggingface的GPT-NeoX无缝加载，模型结构包括12层、768隐藏单元，支持基于sentencepiece的分词。此外，还提供前缀调优权重文件，可以用于后接表情符号的句子生成。经过验证，该模型兼容NVIDIA FasterTransformer 5.1进行推理。

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awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息
GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发
awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息，包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息，是日语技术开发者和研究人员的重要资源。
bert-small - 轻量级BERT模型用于下游NLP任务优化
BERTGithubHuggingface人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理预训练模型
bert-small是Google BERT官方仓库转换的小型预训练模型，属于紧凑型BERT变体系列。该模型采用4层结构和512维隐藏层，为自然语言处理研究提供轻量级解决方案。在自然语言推理等任务中，bert-small展现出优秀的泛化能力，有助于推进NLI研究beyond简单启发式方法。作为下游任务优化的理想选择，bert-small为NLP领域带来新的研究与应用可能。
t5-small - T5-Small：小参数文本转换模型优化NLP任务
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T5-Small是Google开发的具有6000万参数的语言模型，通过统一文本转换框架处理包括机器翻译、文档摘要、问答和分类在内的多种NLP任务。采用C4语料库进行预训练，该模型支持英语、法语、罗马尼亚语和德语，并结合无监督和有监督任务，以实现高效的转移学习。T5-Small不仅可解决经典NLP问题，还适用于文本回归任务，更多信息可参考相关文献。
llm-jp-3-13b-instruct - 提供多语言大规模模型，支持多编程环境
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