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。

Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令微调大语言模型

GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大型语言模型开源项目提示模板模型硬件要求量化

Mistral-7B-Instruct-v0.3 GGUF是一系列针对不同硬件条件优化的量化模型。支持32k上下文长度、扩展词表和函数调用，适用于对话等交互任务。模型大小从2.72GB到14.5GB不等，提供多种精度选择，平衡性能和资源消耗。GGUF格式便于在各类设备上高效部署和使用。

Qwen2.5-72B-Instruct - 支持长文本和多语言的720亿参数语言模型

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Qwen2.5-72B-Instruct是阿里云推出的720亿参数大型语言模型。该模型支持128K长文本输入和8K tokens生成，覆盖29种语言。在代码、数学等领域表现优异，具备强大的指令遵循、长文本生成和结构化数据理解能力。模型采用RoPE、SwiGLU等先进架构，提供卓越的自然语言处理性能。

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型专注中英文处理

GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习

Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。

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。

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力，支持超长文本输入

GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理

Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构，支持多语言生成和理解，具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导，利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。

komt-mistral-7b-v1 - 韩语文本生成中的创新多任务指令调优模型

GithubHuggingfacekomet多任务指令大语言模型开源项目模型模型评估韩语性能

项目采用多任务指令调优方法，提升了韩语文本生成的准确性和有效性。通过监督数据集，生成适合大语言模型的训练数据并应用于komt-mistral-7b-v1，该模型是Mistral-7B-Instruct-v0.1的微调版本。评估结果显示，在韩语任务中的得分优于其他开源模型，尤其在文本生成和问答任务中表现出色，为韩语用户提供更智能的交互体验。

EuroLLM-1.7B-Instruct - 支持35种语言的欧洲开源大语言模型

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EuroLLM-1.7B-Instruct是一个欧盟支持开发的大语言模型,具备17亿参数规模,可处理包括欧盟在内的35种语言。模型在机器翻译性能方面超越同规模的Gemma-2B模型,接近更大规模的Gemma-7B水平。采用transformer架构和分组查询机制,实现高效推理。这是欧盟首个面向多语言处理的开源语言模型项目。

line-distilbert-base-japanese - LINE DistilBERT模型推动日语文本智能处理

Apache License 2.0GithubHuggingfaceLINE DistilBERT开源项目日本语模型模型架构预训练模型

LINE Corporation推出的DistilBERT模型专为日语文本处理而设计，基于BERT-base教师模型，在131 GB日语网络文本上完成了预训练。模型采用DistilBERT架构，有6层、768隐层、12个注意力头和66M参数。评估结果优秀，JGLUE评测中表现出色。其使用MeCab和SentencePiece进行分词和子词处理，词汇量为32768。适用于多种日语NLP任务，遵循Apache 2.0许可证。在GitHub上提供更多信息。

bert-base-japanese-char-v3 - BERT-base日语字符级预训练模型

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bert-base-japanese-char-v3是一个基于BERT架构的日语预训练模型，采用字符级分词和整词掩码策略。模型在CC-100和日语维基百科上训练，具有12层结构和7027词汇量。它使用MeCab和Unidic 2.1.2进行分词，在TPU上训练了200万步，为日语NLP任务提供了有力支持。

SmolLM-135M-Instruct - 轻量级指令语言模型的高效实现

GithubHuggingfaceSmolLM人工智能开源项目机器学习模型模型训练语言模型

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后，模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案，可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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