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HuggingFace 开源 FinePDFs 与 FineVision 数据集

Hugging Face 开源了两个大规模数据集 FinePDFs 和 FineVision,前者是目前最大的公开 PDF 语料库,后者则专为视觉-语言模型训练设计,旨在显著提升开源模型的能力。 https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceFW/finepdfs https://huggingface.co/datasets/HuggingFaceM4/FineVision FinePDFs 是目前最大的公开 PDF 语料库,完全由 PDF 文件构建,包含约 3 万亿 tokens,覆盖 4.75 亿份文档、1733 种语言,数据量 3.65TB。 语料来自 105 个 CommonCrawl 快照(2013 夏—2025 年 2 月),经 datatrove 库去重、过滤与 PII 匿名化,采用 ODC-By 1.0 许可证。文档平均长度接近 HTML 数据集的两倍,长于 10万 字符的样本显著,可用于提升开源 LLM 的长上下文能力。 数据集已按语言-脚本对划分,978 种语言超 100万 tokens,66 种语言超 10 亿 token...

腾讯混元翻译模型 Hunyuan-MT-7B 登顶开源热榜

腾讯混元宣布,混元翻译模型Hunyuan-MT-7B登顶 Hugging Face模型趋势榜第一位。官方表示,该模型和混元世界模型家族最新成员HunyunWorld-Voyager一起,拿下前三中的两席。 Hunyuan-MT-7B于9月1日开源,其总参数量仅7B,支持33个语种、5种民汉语言/方言互译,是一个能力全面的轻量级翻译模型。 在8月底结束的国际计算语言学协会(ACL)WMT2025比赛中,Hunyuan-MT-7B(参赛名称:Shy-hunyuan-MT)拿下了全部 31个语种比赛中的30个第1名,处于绝对领先地位。 这31个语种除了中文、英语、日语等常见语种,也包含捷克语、马拉地语、爱沙尼亚语、冰岛语等小语种。 腾讯混元表示,在业界常用的翻译能力测评数据集Flores200上,腾讯混元Hunyuan-MT-7B模型也有卓越的效果表现,明显领先于同尺寸模型,与超大尺寸模型效果对比也不逊色。 针对翻译场景,腾讯混元提出了一个完整的翻译模型训练范式,覆盖从预训练、到CPT再到监督调参、翻译强化和集成强化全链条,使得模型的翻译效果达到业界最优。

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