T-lite-instruct-0.1

优化指令模型，提升生成质量与安全性

开源项目模型 Github 指令数据集 T-lite-instruct-0.1 偏好调整 Huggingface 基准测试奖励建模

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。

Github

Huggingface

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Qwen2-0.5B-Instruct - 轻量级高性能指令对话模型提升自然语言处理能力

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Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型

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Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本，提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理，兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板，适用于指令任务。由TheBloke量化发布，旨在提供高效易用的开源大语言模型。

CodeLlama-7B-Instruct-GPTQ - 高性能代码编程助手支持多种量化参数的GPU推理

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CodeLlama-7B-Instruct模型的GPTQ量化版本由TheBloke优化，提供4-bit和8-bit多种量化参数组合。模型支持代码补全、填充和指令对话，可通过Python或text-generation-webui部署。经AutoGPTQ验证，兼容ExLlama和Hugging Face TGI等推理框架，适用于不同硬件环境和性能需求。

falcon-7b-instruct - 高性能指令微调语言模型

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Falcon-7B-Instruct是TII基于Falcon-7B开发的指令微调语言模型，采用7B参数的因果解码器架构。该模型经过聊天和指令数据集的优化，集成了FlashAttention和多查询技术，在英语和法语任务中表现优异。它适用于直接进行对话和指令处理，但不建议进一步微调。运行该模型需要至少16GB内存，代码以Apache 2.0许可开源。

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Llama-2-7B-32K-Instruct是开源长上下文对话模型，微调自高质量指令和对话数据。适用于长上下文的摘要与问答任务，通过评估与多款顶尖模型对比。在Together API的支持下，用户可自定义微调以提升性能。模型数据与使用方法已完全开放，方便个性化开发。建议安装Flash Attention V2以提高推理效率。

starcoder2-15b-instruct-GPTQ - GPTQ量化的StarCoder2指令微调代码生成模型

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starcoder2-15b-instruct模型的GPTQ量化版本，经0.7亿高质量代码token微调，HumanEval-Python性能达77.4 pass@1。采用Alpaca指令格式，支持代码生成等任务。提供transformers库和text-generation pipeline使用示例。注意：实际应用前需进行额外安全测试。

CodeLlama-13b-Instruct-hf - Code Llama系列中的130亿参数指令调优模型

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CodeLlama-13b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成和理解大型语言模型，拥有130亿参数。该模型支持代码补全、填充和指令跟随，经过指令微调以提高安全性。作为Code Llama系列的一员，它与其他参数规模和Python专用变体并存。这一AI辅助编程工具适用于多种商业和研究场景，为开发者提供了强大的支持。

Infinity-Instruct-3M-0613-Mistral-7B - 提升语言模型性能的开源指导调优模型

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multilingual-e5-large-instruct - 支持100+语言的多语言大规模指令型自然语言处理模型

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multilingual-e5-large-instruct是一个多语言大规模指令型语言模型，支持100多种语言的文本处理。该模型在MTEB基准测试的分类、检索、聚类等任务中表现优秀，展现了优异的跨语言能力。它可应用于多语言文本嵌入、语义搜索、文本分类等场景，为自然语言处理提供了实用的多语言解决方案。

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Mistral-7B-Instruct-v0.2是Mistral AI公司开发的改进版指令微调语言模型，拥有70亿参数。该模型支持多种量化格式和llamafile格式，可在CPU和GPU上高效运行，适用于对话、文本生成等多种场景。用户可根据设备选择合适的量化版本，通过命令行或Python代码轻松使用。模型在多项任务中表现优异，为开发者和研究者提供了强大的开源语言处理工具。

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