# 日英雙語

Orihime-12B 是一個使用 mergekit 工具合併的預訓練語言模型，基於 shisa-v2-mistral-nemo-12b 和 Himeyuri-v0.1-12B 模型融合而成，支持英文和日文。

ELYZA-Shortcut-1.0-Qwen-32B是基於Qwen2.5-32B-Instruct開發的非推理模型，能夠繞過推理步驟直接生成最終答案。

Gemma-2-Llama-Swallow系列是通過對gemma-2模型進行持續預訓練構建的，顯著增強了日文語言處理能力，同時保留原有英文能力。

HMS-Slerp-12B 是一個採用SLERP球面線性插值法合併的多語言聊天模型，支持英語和日語。

基於ElvenMaid-12B系列模型合併的ChatML格式語言模型，支持英文和日文

ElvenMaid-12B-v2 是一個基於 ChatML 格式的 12B 參數語言模型，通過 mergekit 的 TIES 方法合併多個預訓練模型而成，支持英文和日文交互。

基於NVILA-Lite架構訓練的日語視覺語言模型，支持日語和英語的圖文交互

基於ChatML架構的對話模型，通過mergekit工具合併預訓練語言模型生成

這是一個基於Llama-3架構的8B參數模型，專注於視覺小說和日本御宅族媒體內容的翻譯與處理。

基於SCE方法合併的多語言ChatML模型，支持英文和日文對話

Llama 3.1 Swallow是基於Meta Llama 3.1構建的大語言模型系列，通過持續預訓練增強了日語能力，同時保留英文能力。

Llama 3.1 Swallow是基於Meta Llama 3.1構建的大語言模型系列，通過持續預訓練增強了日語能力，同時保留英文能力。

Llama 3.1 Swallow是基於Meta Llama 3.1模型進行持續預訓練的大語言模型系列，增強了日語能力同時保留英文能力。

這是一個基於Mistral-Nemo-Instruct-2407的日語持續預訓練模型，專注於日語文本生成任務。

基於Meta Llama 3構建的日語優化大語言模型，通過持續預訓練增強日語能力，採用監督微調提升指令跟隨能力

由ELYZA公司訓練的大型語言模型，基於Meta-Llama-3-8B-Instruct增強日語能力

llava-calm2-siglip 是一個實驗性的視覺語言模型，能夠用日語和英語回答關於圖像的問題。

基於Meta-Llama-3-8B-Instruct微調的日語優化大語言模型，在多個日語基準測試中表現優異

這是一個基於日語對話數據集微調的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，專注於日語對話任務。

Fugaku-LLM是使用超級計算機'富嶽'從零開始預訓練的日本國產大語言模型，具有高度透明性和安全性，日語表現尤為出色

基於Mistral-7B-v0.1進行持續預訓練的日語增強大語言模型

Swallow-MS-7b-v0.1是基於Mistral-7B-v0.1持續預訓練的日語增強模型，由TokyoTech-LLM開發，在日語任務上表現優異。

基於Llama 2的日語優化模型，專為提升日語交互體驗而設計

ELYZA-japanese-Llama-2-13b是基於Llama 2進行額外預訓練以擴展日語能力的模型。

基於Llama2架構，通過追加預訓練擴展日語能力的語言模型

基於Llama2架構，通過追加預訓練擴展日語能力的語言模型