EEVE-Korean-10.8B-v1.0

七阶段培训实现韩语大语言模型扩展的高效技术

词汇扩展技术大语言模型跨语言应用 Github 开源项目 EEVE-Korean-10.8B-v1.0 Huggingface 韩语词汇拓展模型

通过子词嵌入与参数冻结的七阶训练，从英语模型有效扩展至韩语。该项目未进行指令微调，但在韩语任务中表现优异，并通过详细词汇扩展过程提升跨语言应用潜力。深入的词频分析和标记器训练确保模型拥有丰富的韩语词汇。了解更多技术细节，请查阅技术报告。

Huggingface

论文

介绍相关项目

KR-ELECTRA-generator - 韩语预训练模型专注提升非正式文本处理能力

GithubHuggingfaceKR-ELECTRA开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理韩语模型

KR-ELECTRA是首尔国立大学开发的韩语ELECTRA模型，专注提升非正式文本处理能力。该模型使用34GB平衡的书面和口语韩语数据预训练，采用30,000个基于形态素的词汇。KR-ELECTRA在多项韩语NLP任务中表现卓越，尤其在非正式文本相关任务上效果显著。模型支持TensorFlow和PyTorch框架，为韩语自然语言处理研究提供了有力工具。

polyglot-ko-5.8b - EleutherAI开发的58亿参数韩语自然语言处理模型

GithubHuggingfacePolyglot-Ko大规模语言模型开源项目模型模型评估自回归语言模型韩语模型

Polyglot-Ko-5.8B是EleutherAI团队开发的韩语自然语言处理模型,拥有58亿参数。该模型在863GB韩语数据上训练,在KOBEST基准测试中表现出色。它可用于多种NLP任务,但可能存在偏见和不准确性。模型采用Apache 2.0许可开源,为韩语NLP研究提供了有力支持。

KR-BERT - 高效小型韩语预训练模型

BERTGithubKR-BERT开源项目深度学习自然语言处理韩语模型

KR-BERT是首尔国立大学开发的韩语特定BERT模型，采用双向WordPiece分词技术，支持字符和子字符级处理。该模型在词汇量和参数规模上经过优化，在多项下游任务中表现出色，为韩语自然语言处理提供高效准确的解决方案。

ko-ref-llama2-7b - 基于LLaMA2架构的韩文文本生成语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA2ko-ref-llama2-7b开源数据集开源项目模型自动回归语言模型韩语语料库

本项目是基于LLaMA2架构的自动回归语言模型，专注于韩文文本生成。训练过程中使用开放的韩文数据集，以提升对韩文语料的理解和生成能力。该模型接受文本输入并生成相应的文本输出，适用于需要高精度韩文文本生成的应用。

bert-kor-base - BERT韩语基础模型助力自然语言处理任务

BERTGithubHuggingfaceTransformers开源项目模型自然语言处理韩语模型预训练模型

bert-kor-base是一个韩语BERT基础模型，利用70GB韩语文本和42000个小写子词训练而成。该模型可应用于文本分类、命名实体识别、问答系统等韩语自然语言处理任务。研究者可通过Hugging Face的transformers库轻松使用。GitHub项目页面提供了详细的性能评估和与其他韩语模型的对比，为相关研究和应用开发提供参考。

KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS - 韩语句向量模型KR-SBERT支持文本相似度和文档分类任务

GithubHuggingfaceSBERTsentence-transformers开源项目模型自然语言处理语义相似度韩语模型

KR-SBERT-V40K-klueNLI-augSTS是一个针对韩语优化的句向量模型，基于sentence-transformers框架开发。该模型将句子和段落映射到768维向量空间，适用于聚类和语义搜索等任务。在文档分类任务中，其准确率达86.28%，优于同类模型。用户可通过sentence-transformers或Hugging Face Transformers库使用，为韩语自然语言处理提供有力支持。

iris-7b - 韩英双向翻译模型展现商业级性能

GithubHuggingfaceIrisMistral-7B开源项目机器翻译模型深度学习韩英翻译

Iris-7B是一个基于Mistral-7B-v0.2的韩英双向翻译模型，经346K多领域数据集训练。其BLEU评分达0.40，与Google、Azure等商业服务comparable。模型支持韩英互译，精准把握语法、词汇和语境，适用于多种翻译场景。作为开源项目，Iris-7B为研究者和开发者提供了一个高性能的翻译工具选择。

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。

mdeberta-v3-base-kor-further - 基于韩语数据强化的多语言DeBERTa模型提升NLP任务性能

DeBERTaGithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理预训练模型

mDeBERTa-v3-base-kor-further是一个通过40GB韩语数据进行进一步预训练的多语言模型。该模型采用Disentangled Attention和Enhanced Mask Decoder技术，有效学习词位置信息。在NSMC、NER、PAWS等多个韩语自然语言理解任务中，性能优于基准模型。模型包含86M参数，支持多语言处理，为自然语言处理研究和应用提供了强大工具。

korean_sentiment_analysis_kcelectra - 基于KcELECTRA的韩语情感分析模型及其结果

GithubHuggingfacekorean_sentiment_analysis_kcelectra开源项目情感分析机器学习模型深度学习自然语言处理

该页面详细介绍了微调后的KcELECTRA-base-v2022模型在韩语情感分析中的应用。模型在评估集上实现了损失值0.9718、微平均F1分数70.7183和准确率0.7072。使用Adam优化器和线性学习率策略进行训练，关键参数包括学习率2e-05和总批次大小256。该项目为需要实施韩语情感分析的开发者提供了实用的模型性能提升和优化范例。

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