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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-roberta-base - 日语RoBERTa模型适用于掩码语言建模
GithubHuggingfacejapanese-roberta-basetransformers开源项目日语NLP模型模型训练迁移学习
此项目展示了一个经过日本CC-100和维基百科数据集训练的日语RoBERTa模型,专注于掩码语言建模。该模型在12层768隐藏单元的架构中实现了良好的语义预测能力,适合自然语言处理应用,且支持自定义位置编码。
neural-chat-7b-v3-1 - 在英特尔Gaudi2上优化的mistralai 7B语言模型
GithubHuggingfaceIntel Gaudi 2大语言模型开源项目数据集模型模型微调量化推理
neural-chat-7b-v3-1模型经过优化,利用mistralai/Mistral-7B-v0.1基础模型和DPO方法,适用于多种语言任务。结合Open-Orca/SlimOrca数据集,提升了ARC、HellaSwag与TruthfulQA等多项评估指标表现,并支持INT4、BF16等多种推理模式。非常适合高性能语言生成与处理应用,详细信息和使用指导可在GitHub和Hugging Face Leaderboard上查看。
MGM-7B - 基于LLaMA的开源多模态图文理解生成模型
GithubHuggingfaceMGM-7B人工智能图像理解多模态模型大语言模型开源项目模型
MGM-7B是基于LLaMA架构开发的多模态语言模型,通过Vicuna模型微调实现高清图像理解和生成能力。作为MGM系列的组成部分,该开源项目提供了从2B到34B多个参数规模版本,支持密集模型和MoE模型架构。模型使用多模态指令数据集训练,适用于计算机视觉和自然语言处理研究。
GalTransl-7B-v2.6 - GalTransl-7B模型,专为视觉小说翻译任务设计
GalTransl-7BGithubHuggingfacesakuraumi开源项目显存模型翻译工具视觉小说
GalTransl-7B-v2.6模型专注于视觉小说的日译简中翻译,优化翻译质量与稳定性,适用于主流游戏显卡(显存≥6G)。本模型在翻译质量上优于多款现有大模型,并支持GPT字典,为用户提供量化等级选择以实现硬件和性能的平衡。
deberta-v2-large-japanese-char-wwm - 基于DeBERTa V2的大规模日语预训练语言模型
DeBERTa V2GithubHuggingface字符级tokenization开源项目日语模型自然语言处理预训练模型
deberta-v2-large-japanese-char-wwm是一个基于DeBERTa V2架构的日语预训练语言模型。它采用字符级分词和全词遮蔽技术,在171GB的日语语料库上训练而成。该模型支持掩码语言建模等任务,可直接处理原始文本。经26天训练后,模型在掩码语言建模评估集上达到79.5%的准确率,为日语自然语言处理研究和应用提供了强大工具。
Starling-LM-7B-alpha - 开源模型在 MT Bench 测试中接近 GPT-4 水平
GithubHuggingfaceStarling-LM-7B-alpha人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Starling-LM-7B-alpha 是一个基于人工智能反馈强化学习(RLAIF)训练的开源大语言模型。该模型利用 GPT-4 标注的 Nectar 数据集和创新的奖励训练策略,在 MT Bench 测试中获得 8.09 分,性能仅次于 GPT-4 和 GPT-4 Turbo。研究团队已开源相关数据集、模型和在线演示。Starling-LM-7B-alpha 在多项基准测试中展现出优异性能,显示了其作为开源模型的巨大潜力。
stablelm-2-1_6b-chat - 1.6亿参数的对话模型
GithubHuggingfaceStableLM 2 Chat 1.6B使用限制开源项目性能评估模型训练数据集语言模型
StableLM 2 Chat 1.6B由Stability AI创建,是基于transformer解码器架构的自然语言模型,专为对话场景设计。模型使用多种公开和合成数据集训练,并运用直接偏好优化算法。OpenLLM排行榜上的出色表现使其适用于对话应用,建议配置输入输出分类器以提升安全性和降低偏误,适合非商业用途。
mDeBERTa-v3-base-finetuned-nli-jnli - 基于多语言NLI和JGLUE数据集微调的日语NLP模型
GithubHuggingfacemDeBERTa-v3多语言模型开源项目微调模型自然语言推理零样本分类
该模型基于微软mdeberta-v3-base在多语言NLI和JGLUE数据集上微调而来。它支持日语零样本文本分类和跨语言自然语言推理任务,在评估集上达到68.08%准确率和67.42% F1分数。模型可应用于日语主题分类、跨语言蕴含关系判断等自然语言处理任务,为日语NLP应用提供了有力支持。
miqu-1-70b - 高性能70B大语言模型,支持32k上下文,采用Mistral格式
GithubHuggingfacemiqu 70b人工智能大型语言模型开源项目提示词格式模型模型设置
miqu-1-70b是一款采用Mistral格式的大型语言模型,具有32k tokens的上下文处理能力。模型采用高频基础ROPE设置,无需额外调整即可发挥优秀性能。经过温度系数1和top_p 0.95的参数组合测试,该模型适用于广泛的自然语言处理任务。
bert-base-japanese-whole-word-masking - 基于日语维基百科的BERT预训练模型 采用全词掩码技术
BERTGithubHuggingface全词掩码开源项目日语预训练模型模型维基百科语料自然语言处理
该BERT模型基于日语维基百科数据预训练,采用IPA词典和MeCab进行分词,并引入全词掩码技术。模型架构与BERT base一致,包含12层结构、768维隐藏状态和12个注意力头。训练语料来自2019年9月的日语维基百科,词表规模为32000。模型在Cloud TPUs上训练完成,遵循原始BERT的训练配置,并以CC BY-SA 3.0许可证发布。
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