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Swallow-7b-instruct-hf

日语与英语双支持的Swallow模型,带来高效文本推理

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。

Baichuan-7B - 开源中英双语大规模预训练模型,支持商用
Baichuan-7BGithubTransformer结构中英双语开源可商用开源项目预训练语言模型
Baichuan-7B是由百川智能开发的开源可商用中英双语大规模预训练语言模型。基于Transformer结构,该模型在1.2万亿tokens上训练,拥有70亿参数,并提供4096长度的上下文窗口。在中文和英文的基准测试(C-Eval和MMLU)中表现出色。该模型可在Hugging Face和ModelScope平台上获取,适合开发者和研究人员使用。
Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型
GithubHuggingfaceQwen2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
Qwen2-1.5B-Instruct是Qwen2系列中的指令调优语言模型,在语言理解、生成、多语言处理、编码和数学推理等方面表现优异。该模型基于改进的Transformer架构,通过大规模预训练和偏好优化,在多项基准测试中超越了大多数开源模型。Qwen2-1.5B-Instruct易于部署,适用于多种AI应用场景,能够高效处理复杂的语言任务。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-AWQ - Mistral模型AWQ量化版支持高级函数调用和三代分词
AWQ量化GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.3大语言模型开源项目模型模型量化自然语言处理
作为Mistral-7B-Instruct-v0.3的AWQ量化版本,该模型采用4比特压缩技术,在提供快速推理性能的同时保持了原有精度。通过扩展词汇表和引入第三代分词技术,增强了模型的理解能力。目前已集成到主流AI框架平台,可在搭载NVIDIA显卡的Linux或Windows系统上运行。
mpt-7b-instruct - 短指令学习模型MPT-7B-Instruct优化人工智能响应
GithubHuggingfaceMPT-7B-InstructMosaicML开源项目模型模型架构短文本指令训练效率
MPT-7B-Instruct模型基于MPT-7B,通过微调Dolly-15k和HH-RLHF数据集,提升人工智能在短指令执行上的效率与准确性。其采用修改后的Transformer架构,支持FlashAttention及ALiBi等高效训练选项,便利多种应用场景。MosaicML支持其在商业项目中的应用,但需注意可能存在的偏见或不准确信息,依据Apache 2.0许可使用。
ja_classification - 准确率达98.47%的日语文本分类模型
AdamGithubHuggingface分类任务开源项目机器学习模型模型训练超参数优化
该日语文本分类模型经过优化训练,在评估数据集上取得98.47%的综合性能指标,包括准确率、精确率、召回率和F1值。模型采用Adam优化器训练,经过10轮迭代后性能稳定,可用于各类日语文本分类任务。
awesome-japanese-llm - 日本语言学习模型的最新动态与综合信息
GitHub管理Github事前学乒参数大小开源项目日本語LLM模型开发
awesome-japanese-llm汇集全面的日语预训练语言模型和指令调优信息,包括性能评估基准和各类型模型开发动态。提供详尽的技术文档、开源许可信息,是日语技术开发者和研究人员的重要资源。
Zephyr 7B - 大型多语言自然语言处理模型
AI工具Zephyr 7B人工智能机器学习自然语言处理语言模型
Zephyr 7B是一款拥有70亿参数的大型语言模型,具备出色的自然语言理解和生成能力。该模型支持多语言翻译、文本摘要、情感分析和问答等功能,可应用于内容创作、客户服务和研究等领域。Zephyr 7B通过多样化的文本语料训练,能够处理复杂的语言任务,如智能对话系统、自动文章生成和跨语言信息检索等。这一技术进步为各行业带来新的可能性,助力企业提高效率和创新能力。
llm-toys - 微调小型语言模型实现多任务处理
Githubllm-toys任务微调低资源模型对话摘要开源项目语气变化
llm-toys 项目提供适用于释义、语气转换、对话总结和主题生成等任务的小型量化3B和7B语言模型。这些经过微调的模型能在普通消费级硬件上高效运行,并通过简单的安装步骤提升文本处理和生成能力。
Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调
Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目
本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调,提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化,开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色,以4*V100完成高效训练,远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据,对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测,确保用户获得全面权威的模型性能数据。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
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