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Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF

基于Llama 3.1的70B参数创意写作和角色扮演优化模型

Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF是一个基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型优化的大规模语言模型。该模型通过多样化的创意写作和角色扮演数据集训练,旨在提供创新性和非重复性的输出。模型采用LORA技术,拥有128K上下文长度和70B参数,适用于各种创意写作和角色扮演场景。根据用户反馈,该模型展现出独特的风格,与其他RP模型有明显区别。

Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1ORPO中文聊天模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。
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。
Llama-2-7b-chat-hf - Meta开发的70亿参数对话语言模型
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-7b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,专为对话场景优化。该模型拥有70亿参数,采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提高了效果。它适用于助手式聊天等自然语言生成任务,在多项基准测试中表现出色,有用性和安全性可与部分闭源模型相媲美。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用,适用于多语言商业和研究用途,提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率,在OpenLLM v1中达成99.7%回收率,展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成,尤其适合聊天机器人及语言理解任务,且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化,降低存储成本并提高部署效率,保持高质量文本生成能力。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-8bit - Llama 3.1 强化文本生成与优化
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HFnvidia开源项目文本生成模型转换
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-8bit模型以mlx格式提升文本生成功能,通过NVIDIA技术与transformers库的结合,支持多种应用场景。详细技术文档助力实现高精度自然语言处理,适合高性能需求的高级应用。
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3 - 8B参数量文本生成模型在多任务中的优异表现
AI2推理挑战GithubHuggingfaceNeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3Open LLM排行榜准确率开源项目文本生成模型
NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3是基于Meta Llama-3.1-8B-Instruct的一款文本生成模型,主要用于提升自然语言生成效率。此模型在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag、MMLU、TruthfulQA和Winogrande等数据集上表现良好,提供高达84.9%的正常化准确率。通过多数据集的支持与量化策略,NeuralLLaMa-3-8b-ORPO-v0.3在多种应用场景中展现出色的性能,适用于各类行业需求。
Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用改进的transformer架构,支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异,支持8种语言,包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模,可通过transformers库或原生llama代码库部署,适用于商业和研究用途。
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF - Meta-Llama 3.1量化版大模型支持多语种文本生成
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-405B-Instruct大语言模型开源项目文本生成模型量化模型
Meta-Llama-3.1-405B-Instruct模型的GGUF量化版本支持英语、德语、法语在内的8种语言文本生成。通过2-bit和3-bit量化技术优化,可在llama.cpp、LM Studio等主流框架上运行,方便开发者进行本地部署和应用开发。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 - 基于Llama-3.1的无审查文本生成模型,支持多任务处理
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能,支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性,建议使用者在应用时注意内容合规性,并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。
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