# 德語文本生成

基於BART架構的大型德語文本處理模型，適用於多種自然語言處理任務

這是一個基於canopylabs/3b-de-ft-research_release模型轉換而來的GGUF格式模型，專門優化用於德語文本處理。

這是一個基於canopylabs/3b-de-ft-research_release模型轉換的GGUF格式德語語言模型，適用於文本生成任務。

LLäMmlein 7B 是一個德語的 70 億參數 LLaMA 語言模型，基於調整後的 Tinyllama 代碼庫，在 RedPajama V2 的德語部分數據上從頭訓練而成。

Wisperlama是由DFG資助的Wispermed小組博士生團隊開發的文本生成模型，基於Llama-3.1架構優化。

這是一個基於Tinyllama代碼框架、使用RedPajama V2德語語料從頭訓練的德語Tinyllama 1B語言模型。

基於Llama2架構的德語語言模型，專注於德語文本生成任務

基於德語大規模清洗版Common Crawl語料庫(GC4)訓練的T5模型，專注於德語自然語言處理任務。

基於德語數據從頭訓練的BLOOM-350m語言模型，是BLOOM系列的小規模版本，專注於德語文本生成任務。

該模型採用WECHSEL方法訓練，通過子詞嵌入的有效初始化實現單語語言模型的跨語言遷移，特別針對德語優化。

GerPT2是基於GPT2架構的德語大語言模型，在CC-100和德語維基百科數據集上訓練，性能優於同類德語GPT2模型。

這是一個基於GPT-2架構的德語語言模型，專門針對德語文本生成任務進行了訓練。

GerPT2是德語版GPT2的大規模版本，基於CC-100語料庫和德語維基百科訓練，在德語文本生成任務上表現優異。

這是一個基於GPT-2架構的德語語言模型，專門針對德語文本生成任務進行了優化。