T LLaMA

🚀 T‑LLaMA：基於LLaMA2的藏語大語言模型

本項目構建了一個包含22億藏文字符的語料庫，並基於LLaMA2 7B訓練了藏語大語言模型T‑LLaMA。在使用開源TNCC數據集的文本分類任務中，我們的模型取得了業界領先的性能，準確率達到79.8%。此外，在文本生成和文本摘要任務中，模型也取得了不錯的效果。

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本研究構建了一個包含22億藏文字符的語料庫，並基於LLaMA2 7B訓練了藏語版的LLaMA。在使用開源TNCC數據集的文本分類任務中，我們取得了業界領先的性能，準確率達到79.8%。此外，在文本生成和文本摘要任務中也取得了不錯的結果。

✨ 主要特性

• 語料庫構建：構建了包含22億藏文字符的語料庫，為模型訓練提供了豐富的數據支持。
• 高性能表現：在文本分類任務中，使用開源TNCC數據集達到了79.8%的準確率，處於業界領先水平。
• 多任務能力：在文本生成和文本摘要任務中也取得了有前景的結果，展現了模型的多任務處理能力。