LLaMAntino-2-7b-hf-ITA

意大利语自然语言生成的大型语言模型

意大利语 QLora Github 开源项目自然语言生成 Huggingface 超级计算机 LLaMAntino-2-7b 模型

LLaMAntino-2-7b 是一款专门适配意大利语的 LLaMA 2 大型语言模型，旨在支持自然语言生成任务。该模型采用 QLora 方法在 clean_mc4_it 中等数据集上进行训练，为意大利 NLP 研究提供基础。由 Pierpaolo Basile 等人开发，并获得 PNRR 项目 FAIR 的支持，在 Leonardo 超级计算机上运行。代码尚未发布，更多信息可通过 GitHub 获取。此模型以 Llama 2 社区许可证开放，适合应用于意大利语的自然语言处理任务。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现

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Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

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Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练

LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

universal_ner_ita - 意大利语命名实体识别，使用零样本学习适用于多领域

GLiNERGithubHugging FaceHuggingface命名实体识别开源项目意大利语模型零样本学习

该模型适用于意大利语命名实体识别，通过零样本学习实现对多种实体的识别，无需特定训练。可联系Michele Montebovi进行定制以提升性能。模型支持CPU运行并可通过浏览器直接体验。

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型，支持对话和文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元模型多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出，具有128K的上下文长度，采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异，适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证，允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。

Italian_NER_XXL - 意大利实体识别模型，识别52类实体

BERTGithubHuggingfaceItalian_NER_XXL实体识别开源项目更新模型自然语言处理

该人工智能模型能够识别52类意大利语实体，具备79%的准确率，并基于BERT技术进行持续更新。其在法律、金融和隐私等领域表现出色，提供多功能的实体识别支持。

SeaPhi3-medium - 意大利语优化AI模型概览

FinetunedGithubHuggingfaceToti Riccardo开源项目性能指标意大利语模型模型模型评估

SeaPhi3-medium是一个优化的意大利语模型，由Toti Riccardo开发，并在Apache-2.0许可协议下发布。该模型源自Phi-3-medium-4k并经过意大利语数据集Seacom/rag-data微调，提升了表现。在意大利语模型排行榜中，该模型在hellaswag_it、arc_it及m_mmlu_it的5-shot测试中的表现备受关注。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化文本生成与对话

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta元学习多语言文本生成开源项目模型许可协议

Llama 3.2作为多语言生成模型，通过优化变换器架构，在文本生成和对话中表现出色，适用于商业和研究。支持英语、德语、法语等多种语言，并可通过监督微调和人类反馈提升性能，特别在信息检索和总结任务中表现优异。使用需遵循许可协议。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

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