#日语模型

该项目提供了一个基于日语维基百科预训练的BERT模型。模型采用IPA词典进行词级分词，并结合WordPiece算法进行子词处理。它保持了原始BERT base的架构设计，在2019年9月的日语维基百科数据上进行训练。模型使用MeCab配合IPA词典进行形态分析，词汇量达32000。遵循原始BERT的训练参数，该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域。

xlm-roberta-ner-japanese是一个基于xlm-roberta-base的日语命名实体识别模型。该模型利用日本维基百科数据集进行训练，能够识别8种实体类型，包括人名、组织和地点等。模型在验证集上实现了0.9864的F1分数。它提供了简洁的使用方法，便于集成到各类自然语言处理应用中，适用于日语文本的实体提取任务。

本模型是基于日语维基百科训练的BERT预训练模型，采用字符级分词和全词掩码方法。它保持了原始BERT的12层结构和768维隐藏状态，使用MeCab和Unidic词典处理输入文本，词汇量为6144。训练在Cloud TPU上完成，遵循原始BERT的配置。该模型可广泛应用于日语自然语言处理领域，为研究和开发提供有力支持。

rinna公司开发的中型日语GPT-2模型基于CC-100和维基百科数据集训练。该模型采用24层1024隐藏单元的Transformer架构，使用sentencepiece分词器。通过Hugging Face可轻松调用，适用于多种日语自然语言处理任务。这个开源项目遵循MIT许可证，为日语NLP研究和应用奠定了坚实基础。

japanese-gpt2-small是rinna公司开发的轻量级日语GPT-2模型。该模型基于CC-100和日语维基百科数据集训练，采用12层768隐藏单元的Transformer架构。它使用SentencePiece分词器，适用于文本生成等多种自然语言处理任务。模型在V100 GPU上训练约15天，验证集困惑度达到21左右。作为日语NLP的预训练基础模型，japanese-gpt2-small为相关研究和应用提供了有力支持。

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。

RoBERTa日语基础模型通过日本维基百科和CC-100语料库训练而成,采用Juman++分词系统和32000规模词表,支持掩码语言建模与下游任务微调。模型经过A100 GPU集群训练,在JGLUE基准测试中展现出稳定性能,可作为日语自然语言处理的基础模型使用。

该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构，使用imatrix日语数据集训练，支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率，特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景，具有良好的指令理解能力。

shisa-gamma-7b-v1是基于Japanese Stable LM Base Gamma 7B的微调模型，经过数据集优化后在JA MT-Bench测试中取得了显著成果。该模型支持日语和英语双语处理，采用Apache-2.0许可证，适用于需要日英语言处理能力的开发场景。

EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式，提高了模型效率。项目采用K量子化技术，并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化，适合需要高效日语语言模型的应用场景。