llama-3.2-Korean-Bllossom-3B

基于Llama 3.2的韩英双语增强语言模型

语言模型模型 Bllossom-3B Github LLaMA 英语开源项目 Huggingface 韩语

llama-3.2-Korean-Bllossom-3B是基于Llama 3.2-3B的韩英双语增强模型。通过150GB精选韩语数据的全面微调和指令调优，该模型在保持英语能力的同时显著提升了韩语表现。在LogicKor基准测试中，它创下了3B-5B规模模型的最高分。这个开源模型支持商业使用，为韩语自然语言处理任务提供了有力支持。

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Llama-3.1-70B - Meta Llama 3.1 突破性多语言大模型支持128K上下文

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llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

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Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言对话和任务型AI模型

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta公司开发的多语言大型语言模型，专为对话和任务处理而优化。该模型支持8种主要语言，在行业基准测试中表现出色。采用优化的Transformer架构，结合监督微调和人类反馈强化学习技术，Llama-3.2系列模型具备强大的推理能力和应用灵活性，适用于广泛的对话和任务处理场景。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

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Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

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Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具，该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持，可快速进行模型训练，并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。

Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it - 优化日本语AI模型性能，实现多语言任务支持

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基于Meta AI的Llama 3.1，有效提升日本语任务性能，适用于多样化语言应用。依托高质量数据集及创新训练策略，模型虽聚焦日本语，亦在其他领域具备卓越表现。用户应警觉其输出中的潜在偏差，并在应用场景中引入安全测试及调适。

open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA

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OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型，使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数，在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重，遵循Apache 2.0许可证发布。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF - 高效微调的3B参数英文指令型大语言模型

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。

llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型

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Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型，已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务，但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南，同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型

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Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练，并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平，各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。

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