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T-lite-instruct-0.1

优化指令模型,提升生成质量与安全性

T-lite-instruct-0.1是一种经过bf16格式训练的AI模型,专注于安全性和生成的高质量。它使用多样化的数据集,包括翻译后的英语开源数据集,避免低质量翻译。通过强模型生成的上下文进行训练,在MT-Bench和Arena基准测试中表现优秀,适合高标准工业应用。

Mistral-7B-Instruct-v0.2-AWQ - Mistral-7B-Instruct-v0.2改进版指令微调大语言模型
AI推理AWQGithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct-v0.2开源项目文本生成模型模型量化
Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI团队开发的改进版指令微调大语言模型。基于Mistral-7B-v0.1架构,采用分组查询注意力和滑动窗口注意力技术。支持[INST]和[/INST]标记的指令格式,提供聊天模板功能。模型性能出色,但缺乏审核机制。适用于需要无限制输出的应用场景,展示了基础模型易于微调并获得优秀性能。
Llama-3.1-405B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型 支持商业和研究应用
GithubHuggingfaceLLaMA 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.1-405B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型系列之一。该模型支持英语、德语、法语等8种语言,具有128K上下文长度。通过监督微调和人类反馈强化学习,该模型旨在提供安全可靠的多语言对话能力。Llama-3.1-405B-Instruct适用于助手式聊天等自然语言生成任务,支持商业和研究应用。
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1 - 多语言指令微调大型语言模型
GithubHuggingfaceMixtral-8x22B-Instruct-v0.1函数调用大语言模型开源项目推理标记器模型
Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1是基于Mixtral-8x22B-v0.1的指令微调版大型语言模型。该模型支持多语言处理,具备出色的自然语言理解和生成能力。它适用于对话、问答和函数调用等多种任务。模型采用先进的分词器和推理技术,开发者可通过mistral_common和transformers库方便使用。Mixtral-8x22B-Instruct-v0.1为AI应用开发提供了可靠的基础。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GPTQ-INT4 - INT4量化版提升多语言对话效率
GPTQGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-Instruct大语言模型开源项目推理模型量化
本项目展示了Meta Llama 3.1 70B Instruct模型的INT4量化版本。通过AutoGPTQ技术,将原FP16模型压缩至INT4精度,在维持性能的同时显著减少内存使用,仅需约35GB显存即可运行。该项目兼容多个推理框架,如Transformers、AutoGPTQ、TGI和vLLM,便于根据不同需求进行选择。项目还附有详细的量化复现指南,方便用户独立完成模型量化过程。
Llama-3-8B-Instruct-v0.8 - 高效文本生成的先进开源模型
GithubHuggingfaceLlama-3-8B-InstructOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型量化
本页面介绍了Llama-3-8B-Instruct-v0.8模型,该模型是在MaziyarPanahi的Llama-3-8B-Instruct-v0.4基础上开发的,专注于高效的文本生成。它在AI2推理挑战、HellaSwag等多个基准测试中表现出色,是前五名8B模型之一。量化的GGUF变体使其在多种应用场景下性能更高效,详细的评价结果请参考开放LLM排行榜。
instructblip-flan-t5-xl - InstructBLIP视觉语言模型实现智能图像理解与对话
Flan-T5-xlGithubHuggingfaceInstructBLIP人工智能图像识别开源项目机器学习模型
InstructBLIP是基于BLIP-2架构的开源视觉语言模型,集成Flan-T5-xl增强了图像理解能力。模型支持图像描述生成、视觉问答等多项任务,可实现自然的图文交互。项目文档完善,提供代码示例方便开发者使用。
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型,支持大规模无监督学习
GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型,无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练,该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新,提供多样模型权重和数据集资源,支持学术研究。采用FlagScale技术,显著降低训练成本。
Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破
GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化
该项目通过llama.cpp进行量化,优化了模型的嵌入和输出权重,使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色,如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式,支持多样化的计算资源和硬件环境,以满足不同的使用需求,包括低内存和ARM芯片的优化场景。
llama-30b-instruct-2048 - 语言处理模型,专为增强文本生成能力设计
AI绘图GithubHuggingfaceLLaMA伦理考量开源项目数据集模型高性能
Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发,基于LLaMA架构,优化用于生成文本,支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色,并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。
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