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japanese-stablelm-base-gamma-7b

日语7B参数语言模型,增强语言建模与任务表现

该模型由Stability AI开发,具备7B参数,专注于优化日语语言建模和任务性能,通过Mistral-7B-v0.1的日语持续预训练,获取丰富语言知识。它应用于多个场景并允许微调,数据集丰富包括Wikipedia与mc4。注意,在生产环境中应小心潜在的偏见与限制,但其开放性使其成为多种项目的基础。

japanese-stablelm-base-beta-7b - 日本语自然语言处理的7B参数高效模型
GithubHuggingfaceJapanese-StableLM-Base-Beta-7BLlama2开源项目日语模型自然语言处理语言模型
该7B参数自回归模型基于Llama-2-7b,经过微调以提升日本语言任务表现。其使用多样的日本语数据集训练,适合各种文本生成任务,并且推理速度优异。提供开放商业用途,适合应用程序的专用调整。
shisa-gamma-7b-v1 - 英日双语优化的Japanese Stable LM语言模型
GithubHuggingfaceShisa-gamma-7b人工智能开源项目日语模型机器学习模型语言模型
shisa-gamma-7b-v1是基于Japanese Stable LM Base Gamma 7B的微调模型,经过数据集优化后在JA MT-Bench测试中取得了显著成果。该模型支持日语和英语双语处理,采用Apache-2.0许可证,适用于需要日英语言处理能力的开发场景。
llm-jp-13b-v2.0 - 改进日本大型语言模型的开发与应用
GithubHuggingfacellm-jp大语言模型开源项目指令微调模型自然语言处理预训练
由日本团队发起,项目提供基于Transformer架构的大型语言模型,支持多种编程语言和文本生成,专注于自然语言处理。模型经过大规模数据集的预训练和细化调试,展现出卓越的文本生成能力。
RakutenAI-7B-chat - RakutenAI-7B模型的日本语言处理技术与性能表现
GithubHuggingfaceMistralRakutenAI-7B大型语言模型开源项目指令微调日本语言模型模型
RakutenAI-7B在日本语言理解测试中表现优异,并在英文项目中保持高竞争力。基于Mistral模型架构,该项目成功调整了Mistral-7B-v0.1的预训练权重,词汇表扩展至48k以优化日语字符处理率。独立评估显示其适用于对话应用的性能优越,评分为0.393和0.331,方法简便实用。
StableLM - 一系列由Stability AI持续开发的语言模型
GithubStability AIStableLM人工智能开源项目模型架构热门语言模型
StableLM包括一系列由Stability AI持续开发的语言模型,涵盖从基础模型到经过优化调整的高级版本。项目提供多样化的模型,如StableLM-3B-4E1T和StableLM-Alpha系列,旨在通过高效的训练方法和精细的数据使用,提高模型性能和应用灵活性。此外,StableLM也适用于多种下游任务,为开发者和研究者提供了强大的工具,以推动人工智能领域的发展。
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。
EvoLLM-JP-v1-7B - 探索日语语言模型的进化潜力
EvoLLM-JP-v1-7BGithubHuggingfaceSakana AI开源项目日语模型演化模型合并研究开发
EvoLLM-JP-v1-7B是由Sakana AI开发的实验性日语语言模型,采用进化模型合并方法,由多个源模型合并而成。用户可通过Hugging Face平台在研究与开发领域利用该模型,尽管其提供了语言处理的新机遇,但尚未针对商业用途进行验证,需谨慎应用。
llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估
GithubHuggingfacellm-jptransformers大规模语言模型开源项目指令微调模型预训练
项目由日本国家信息学研究所研发中心开发,提供支持多种编程语言的大型语言模型,如C、Python、Java。采用Transformer架构,模型经过大规模数据集的预训练与优化微调,适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法,以及多样化的数据集和评估方案,适用于中文、英文、日文等语言。
gemma-2-2b-jpn-it - Gemma 2系列日语大模型实现多任务自然语言处理
Gemma 2 JPNGithubHuggingface人工智能模型大语言模型开源项目日语模型机器学习模型
Gemma 2系列2B参数日语大语言模型从Gemini技术中汲取灵感,通过8万亿tokens数据训练而成。模型支持日语文本生成、问答和摘要等功能,采用TPUv5p硬件与JAX框架开发。在日语任务评测中准确率达98.24%,提供多种部署方案及精度配置选项。
stablelm-3b-4e1t - StableLM开源语言模型在1万亿token数据上训练达到30亿参数规模
GithubHuggingfaceStableLM-3B-4E1T人工智能大语言模型开源模型开源项目文本生成模型
StableLM-3B-4E1T是一个开源语言模型,通过在Falcon RefinedWeb和RedPajama-Data等数据集上训练4轮获得,总计处理1万亿tokens数据。模型采用LayerNorm归一化和Rotary位置编码技术,支持Flash Attention 2优化。在HellaSwag和Winogrande任务评测中分别达到75.94%和71.19%的准确率,展现出良好的语言理解能力。
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