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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-v1.0Huggingface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。

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介绍相关项目
roberta-large - 深入探索韩语RoBERTa大型语言模型
GithubHuggingfaceKLUERoBERTa模型开源项目机器学习模型自然语言处理韩国语
此开源项目展示了在韩语上预训练的RoBERTa大型语言模型，使用BertTokenizer加载，专为提升韩语自然语言处理任务而设计，是研究与应用的有力辅助工具。
kogpt2-base-v2 - 推动韩语自然语言处理的开源模型
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KoGPT2（kogpt2-base-v2）是SKT-AI团队开发的韩语GPT-2模型，采用开源方式发布，使用cc-by-nc-sa-4.0许可证。该模型在文本生成、对话系统等多个韩语自然语言处理任务中表现优异。KoGPT2为韩语AI研究和应用提供了重要工具，推动了韩语NLP技术的发展。研究者和开发者可通过GitHub了解更多详情，探索KoGPT2在韩语处理领域的应用潜力。
KoELECTRA-small-v3-modu-ner - 基于KoELECTRA的韩语命名实体识别模型
GithubHuggingfaceKoELECTRA开体名识别开源项目机器学习模型自然语言处理韩语
KoELECTRA-small-v3-modu-ner是一个韩语命名实体识别模型，基于koelectra-small-v3-discriminator进行微调。该模型采用BIO标注系统，能够识别15种实体类型，涵盖人工制品、动物和文明等多个领域。在评估集上，模型达到了0.8339的F1分数和0.9628的准确率。用户可以通过Transformers pipeline轻松调用此模型，适用于多种韩语命名实体识别任务。
bge-m3-korean - 多语言句子相似度与文本分析模型
GithubHuggingfaceSentence Transformer向量空间多语言开源项目模型特征提取语义相似性
该模型基于BAAI/bge-m3，通过KorSTS和KorNLI进行微调，支持多语言语义相似性分析与文本分类等任务，利用Sentence Transformer将句子和段落映射为1024维稠密向量，适用于多种文本嵌入应用。
KoAlpaca-Polyglot-5.8B - 韩文文本生成模型的优化与安全增强
GithubHuggingfaceKoAlpaca开源项目数据集模型训练语言生成
该项目基于EleutherAI的polyglot-ko-5.8b模型，并在KoAlpaca数据集v1.1b上进行了优化，提升了韩文文本生成的准确性和效率。新增的最大分片1GB的Safetensor模型权重，显著增强了模型的稳定性。通过应用Adam优化器和特定训练参数，该模型在短期内达到了预期效果。详细信息和代码可在KoAlpaca的Github仓库中获取。
EVE - 无编码器视觉语言模型实现高效性能
EVEGithub开源项目微调无编码器视觉语言模型预训练
EVE项目开发了一种无编码器的视觉语言模型架构,通过高效训练策略和精选数据集实现了与现有编码器基础模型相当的性能。该模型支持任意纵横比图像输入,在多项基准测试中表现优异。EVE-7B和EVE-7B-HD两个版本在视觉语言任务中展现了强大能力,为跨模态纯解码器架构提供了高效实用的开发方法。
EXAONE-3.0 - 英韩双语7.8B参数大规模语言模型
EXAONE 3.0Github人工智能开源项目机器学习自然语言处理语言模型
EXAONE 3.0是LG AI Research开发的英韩双语大规模语言模型，参数规模达78亿。该模型通过8T优质数据预训练和指令微调，在MT-Bench等多项评测中表现出色。EXAONE 3.0能够进行跨语言交互，处理复杂指令，并生成准确回应。这一开源项目为自然语言处理研究和应用开发提供了重要工具。
ko-gemma-2-9b-it - 韩语大型语言模型，最新版本提升对话生成能力
GemmaGithubHuggingface大型语言模型开源项目文本生成模型谷歌韩国语
Ko-Gemma-2-9B-IT 是基于 Google 技术的韩语对话生成模型，经过精心调整，优化人类反馈，适合各种文本生成任务。
ko-gpt-trinity-1.2B-v0.5 - SK电信开发的1.2B参数韩语语言模型Ko-GPT-Trinity
GPT-3GithubHuggingface人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理韩语模型
Ko-GPT-Trinity 1.2B是SK电信基于GPT-3架构开发的12亿参数韩语语言模型。该模型在Ko-DAT数据集上训练了350亿个标记，主要用于韩语文本的生成、分类、搜索和摘要。在推理和语言理解方面表现优异，但对非韩语输入效果较差。模型存在一定偏见和局限性，包括高方差性和可解释性有限，使用时需注意这些特点。
Llama-2-ko-7b-Chat - Llama-2拓展到韩语文本生成的进展与优化
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Llama-2-Ko-7b-Chat通过结合Llama-2预训练模型和特定韩语数据集kullm-v2，致力于提升韩语文本生成能力，实现对话支持。Taemin Kim和Juwon Kim基于Naver BoostCamp NLP-08开发并持续更新优化此项目。模型只接受和生成文本，采用先进技术以提高生成质量，为研究新语言处理能力和优化方案的研究者及开发者提供参考。
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