EuroLLM-1.7B-Instruct

支持35种语言的欧洲开源大语言模型

神经网络多语言模型开源项目机器翻译模型 EuroLLM Github 自然语言处理 Huggingface

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。

Huggingface

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

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SauerkrautLM-Mixtral-8x7B-Instruct - Mixtral-8x7B基础上的多语言指令微调大模型

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OpenELM项目推出了一系列高效的语言模型，通过层级缩放策略提升了准确性。项目提供完整架构，从数据准备到模型评估，并提供270M到3B参数的多个模型版本。预训练数据集涵盖RefinedWeb等，约1.8万亿词块，支持在HuggingFace Hub使用。OpenELM通过创新的参数分配和多样数据集，助力研究人员在自然语言处理领域取得进展。

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct - NVIDIA开发的高效大语言模型

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Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct是NVIDIA开发的大语言模型，采用神经架构搜索方法平衡准确性和效率。该模型内存占用低，可在单个H100-80GB GPU上运行大型工作负载。模型在英语对话和编程方面表现出色，也支持非英语语言。经过安全评估和对抗性测试，适合商业应用。

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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。

Qwen2-1.5B-Instruct - 性能卓越的开源指令调优语言模型

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Qwen2.5-32B-Instruct - 多语言大规模语言模型支持长文本处理和结构化输出

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Qwen2.5-32B-Instruct是一款指令微调大语言模型，参数量为325亿。该模型支持29种以上语言，擅长指令跟随、长文本生成和结构化输出。它采用因果语言模型架构，支持131,072个token的上下文长度，可生成8192个token。模型在编码、数学等领域表现出色，并能处理表格等结构化数据。

TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理

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