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Please consider cite our paper if you use the resource of this repository. Paper link: https://arxiv.org/abs/2403.01851
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詳細を見る ↗This repository contains **Chinese-Mixtral-Instruct**, which is further tuned with instruction data on Chinese-Mixtral, where Chinese-Mixtral is build on top of Mixtral-8x7B-v0.1. Please consider cite our paper if you use the resource of this repository. Paper link: https://arxiv.org/abs/2403.01851
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詳細を見る ↗For further accelerating Chinese natural language processing, we provide **Chinese pre-trained BERT with Whole Word Masking**. **Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT** Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu You may also interested in, - Chinese BERT series: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm - Chinese MacBERT: https://github.com/ymcui/MacBERT - Chinese ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA - Chinese XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet - Knowledge Distillation Toolkit - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer
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詳細を見る ↗cino-base-v2
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詳細を見る ↗This repository contains **Llama-3-Chinese-8B-Instruct**, which is further tuned with 5M instruction data on Llama-3-Chinese-8B. Further details (performance, usage, etc.) should refer to GitHub project page: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3
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詳細を見る ↗This repository contains **Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2**, which is directly tuned with 5M instruction data on Meta-Llama-3-8B-Instruct. Further details (performance, usage, etc.) should refer to GitHub project page: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3
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詳細を見る ↗This repository contains **Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3**, which is further finetuned based on a mix of the following models: - hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct - hfl/Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v2 - meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct Further details (performance, usage, etc.) should refer to GitHub project page: https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-3
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詳細を見る ↗minirbt-h256
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詳細を見る ↗This is an **UNOFFICIAL** GPTQ-Int4 quantized version of the `Qwen2.5-VL` model using `gptqmodel` library. The model is compatible with the latest `transformers` library (which can run non-quantized Qwen2.5-VL models). Response: > 这张图片展示了一个中文和英文的标志，内容为“中文LLaMA & Alpaca大模型”和“Chinese LLaMA & Alpaca Large Language Models”。标志左侧有两个卡通形象，一个是红色围巾的羊驼，另一个是白色毛发的羊驼，背景是一个绿色的草地和一座红色屋顶的建筑。标志右侧有一个数字3，旁边有一些电路图案。整体设计简洁明了，使用了明亮的颜色和可爱的卡通形象来吸引注意力。
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詳細を見る ↗rbt3
hflFor further accelerating Chinese natural language processing, we provide **Chinese pre-trained BERT with Whole Word Masking**. **Pre-Training with Whole Word Masking for Chinese BERT** Yiming Cui, Wanxiang Che, Ting Liu, Bing Qin, Ziqing Yang, Shijin Wang, Guoping Hu You may also interested in, - Chinese BERT series: https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm - Chinese MacBERT: https://github.com/ymcui/MacBERT - Chinese ELECTRA: https://github.com/ymcui/Chinese-ELECTRA - Chinese XLNet: https://github.com/ymcui/Chinese-XLNet - Knowledge Distillation Toolkit - TextBrewer: https://github.com/airaria/TextBrewer
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