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llama-3.2-Korean-Bllossom-3B

基于Llama 3.2的韩英双语增强语言模型

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。

Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型 专注中英文处理
GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习
Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。
Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型 支持多样化自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理
Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。
llama-3-youko-8b-instruct - Llama 3架构日英双语指令模型集成多种优化技术
GithubHuggingfaceLlama3开源项目日英双语模型神经网络训练自然语言处理语言模型
Llama-3架构的8B参数指令模型通过监督微调(SFT)、Chat Vector与直接偏好优化(DPO)技术训练而成。模型整合OpenAssistant、MetaMathQA等数据集,支持日英双语交互,采用32层4096隐藏层transformer架构。通过参数合并和DPO优化增强了指令理解能力,可应用于自然语言交互场景。
Llama-3.1-405B-FP8 - Meta推出的405B参数多语言AI模型支持128K上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元宇宙多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-405B-FP8是Meta发布的多语言大语言模型,支持8种语言文本生成,参数规模405B,上下文窗口128K。该模型在多项基准测试中表现优异,适用于对话等自然语言任务。它允许商业使用,可用于数据生成和模型蒸馏等场景。该模型采用优化的Transformer架构,具备强大的多语言处理能力。
Llama-3.1-Swallow-70B-Instruct-v0.1 - 强化日语和英语能力的多语言大型模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调数据集日本语言能力模型
Llama 3.1 Swallow系列在增强日语和英语能力方面表现出色。基于Llama 3.1的模型结构,它不仅改进了对日语的处理能力,还保留了对英语的支持。利用包括日本网络、维基百科在内的语料,以2000亿个令牌进行训练,该模型在多个领域表现优异,包括文本生成、日英翻译和学术考试。不同的模型变体支持多种语言处理需求,提供灵活选择。
Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议
Meta推出的多语言开源语言模型,支持8种语言,旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优,Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构,利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证,应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等,不仅提高了AI模型输出的质量,还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。
Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated - 模型性能改进与评估提升
GithubHuggingfaceLlama 3.2abliteration开源项目无删减模型评估
Llama 3.2 3B Instruct经过aboliteration技术处理,生成未审查版本,其在IF_Eval、MMLU Pro、TruthfulQA等基准测试中取得了小幅性能提升,适合对未审查AI模型有研究兴趣的技术人员和研究者进行进一步分析和使用。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
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-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
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