# 日語文本生成

這是一個基於slim-orpheus-3b-JAPANESE-ft模型轉換的GGUF格式模型，專門針對日語文本處理進行了優化。

這是一個基於slim-orpheus-3b-JAPANESE-ft模型轉換的GGUF格式模型，專門針對日語文本處理進行了優化。

DiffLlama-1B 是一個從零開始預訓練約1000億標記、參數規模約10億的大語言模型，創新性地採用了'差分Transformer'架構理念。

Gemma 2 JPN是基於日語文本微調的Gemma 2 2B模型，具有出色的日語處理能力，適用於多種文本生成任務。

這是一個專門為Mergekit - MoE測試設計的文本生成模型，僅限個人使用。

一個擁有36億參數的日語GPT-NeoX模型，基於Transformer架構，在3125億token的日語語料上訓練。

基於日語維基百科預訓練的日本語BART大模型，適用於文本生成和自然語言處理任務。

這是一個基於日語維基百科預訓練的日語BART基礎模型，適用於自然語言處理任務。

基於GPT-NeoX架構的小型日語語言模型，支持文本生成任務

由ABEJA公司訓練的日語大型GPT-2模型，支持日語文本生成任務

由凜那株式會社訓練的13億參數日語GPT模型，專注於日語文本生成任務

基於日語語料庫預訓練的T5（文本到文本轉換Transformer）模型，適用於多種文本生成任務。

這是一個基於XLNet架構的日語語言模型，專門針對日語文本生成任務進行了優化。

由rinna株式會社訓練的中等規模日語GPT-2模型，基於Transformer架構，適用於日語文本生成任務。