Swallow-7b-instruct-hf

日语与英语双支持的Swallow模型，带来高效文本推理

训练数据集 Github Japanese 开源项目 Huggingface Llama 2 模型发布 Swallow 模型

Swallow模型加入日语数据进行持续预训练，支持日语和英语。项目推出不同版本的指令调优模型，如Swallow-7b-instruct-v0.1，以提升日语任务表现。通过广泛的词汇表和较少的tokens，模型在文本生成、机器翻译和阅读理解任务中表现优异，提供快速而精确的文本推理。

sarashina2-7b - 该语言模型支持多语言文本生成，涵盖日语与英语

GithubHuggingfaceSarashina2-7B句子分割器开源项目文本生成模型训练数据语言模型

该项目的语言模型由SB Intuitions开发，支持日语和英语文本生成。训练数据来自清理后的Common Crawl和SlimPajama语料库，结合了Llama2架构和RoPE位置编码。尽管模型尚未经过指令微调，存在生成不准确或有偏见内容的可能性，但模型的基础能力为开发者提供了进一步优化和安全改进的空间。

Llama-3-ELYZA-JP-8B - ELYZA开发的日英双语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLlama-3-ELYZA-JP-8BMeta Llama3大语言模型开源项目日语优化模型自然语言处理

Llama-3-ELYZA-JP-8B是ELYZA公司基于Meta Llama 3开发的语言模型。通过额外预训练和指令调优，该模型增强了日语处理能力，同时支持英语。它适用于多种自然语言处理任务，提供简便的使用方法，便于开发者集成。该模型采用Meta Llama 3社区许可证，为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型

AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化

Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。

Mistral-7B-Instruct-v0.1 - 多种推理方式支持的指令调优大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.1大语言模型开源项目指令微调机器学习模型自然语言处理

Mistral-7B-Instruct-v0.1是基于Mistral-7B-v0.1的指令调优大语言模型。该模型通过多种公开对话数据集微调，支持mistral_common、mistral_inference和transformers等多种推理方式。它采用分组查询注意力和滑动窗口注意力机制，结合字节回退BPE分词器，提供简单的指令格式，适用于对话生成任务。模型架构优化使其在保持高性能的同时，具备良好的通用性和易用性。

ELYZA-japanese-CodeLlama-7b - 日本语代码模型的新前沿，改进生成与理解

ELYZA-japanese-CodeLlama-7bGithubHuggingface代码生成开源项目日本语模型模型算法素数筛选

该项目是在Code Llama基础上增加预训练以增强日语能力的模型。它为开发者在处理日语编程任务时提供了出色的代码生成与理解性能。该模型可用于Hugging Face平台，通过库如transformers和GPU加速实现高效运行，使其成为开发者满足各类编程与语言需求的重要工具。

Llama-3-ELYZA-JP-8B-GGUF - Llama 3衍生的日英双语大型语言模型增强日语处理能力

GithubHuggingfaceLM StudioLlama-3-ELYZA-JP-8B大语言模型开源项目日语优化模型量化模型

Llama-3-ELYZA-JP-8B是一个基于Meta Llama 3的大型语言模型，通过额外预训练和指令微调优化了日语处理能力。模型提供GGUF和AWQ两种量化版本，可在本地设备运行。用户可使用llama.cpp或LM Studio等工具，实现日英双语对话和任务处理。该模型在保持英语能力的同时，显著提升了日语性能。

bert-large-japanese-v2 - 更高效的日语文本处理BERT模型

BERTGithubHuggingface云TPU开源项目整个单词遮盖日本语模型词级标记

结合Unidic 2.1.2词典和WordPiece算法进行词汇标记的BERT模型，通过在CC-100和Jawiki语料库上的训练，提升日语文本处理的效率，适用于多种自然语言处理任务。

suzume-llama-3-8B-japanese-gguf - 专注日语对话优化的Llama 3微调模型

GithubHuggingfaceLlama 3Suzumefinetune开源项目数据集日语聊天模型模型

Suzume是Llama 3的日语定制模型，通过近3000个日语对话数据集进行训练，提升了在日语基准测试中的表现。用户可在LM Studio中轻松找到和使用该模型，适用于多种日语交流场景。详细的训练和超参数配置确保了其性能和准确性。

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it - 优化日本语AI模型性能，实现多语言任务支持

GithubHuggingfaceLlama 3.1多语言支持开源项目日本语任务模型模型微调社区许可协议

基于Meta AI的Llama 3.1，有效提升日本语任务性能，适用于多样化语言应用。依托高质量数据集及创新训练策略，模型虽聚焦日本语，亦在其他领域具备卓越表现。用户应警觉其输出中的潜在偏差，并在应用场景中引入安全测试及调适。

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。

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