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Defne-llama3.1-8B

Defne-llama3.1-8B多语言微调的文本生成模型

Defne-llama3.1-8B是一个经过微调的文本生成模型,专为土耳其语数据集优化,并与VAGOsolutions的Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct结合使用。该模型利用transformers库实现高效的多语言文本生成,支持8位加载及多设备使用,为用户带来流畅的交互体验。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B参数指令微调模型 支持多级量化
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的8B参数指令微调模型。项目提供2-bit至16-bit多种量化级别的GGUF格式,适应不同部署场景。模型在对话和指令遵循方面表现优异,可用于开发AI助手。项目包含详细使用说明和多项NLP任务的基准测试结果,展示了模型的卓越性能。
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。
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF - NVIDIA定制Llama 3.1模型提升AI回答质量
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-InstructNVIDIA人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF是NVIDIA基于Llama 3.1定制的大语言模型,旨在提高AI回答的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和MT-Bench等自动评估基准上表现优异,超越了GPT-4和Claude 3.5等主流模型。通过RLHF技术训练,该模型能够准确回答问题并提供有价值的回应。开发者可以使用Hugging Face Transformers库部署该模型,但需要至少2个80GB GPU支持。
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-Groq-8B-Tool-Use-GGUF - 高性能文本生成模型的GGUF格式优化版
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3-Groq-8B-Tool-Use人工智能开源项目文本生成模型量化模型
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型的GGUF格式版本由MaziyarPanahi量化优化。GGUF作为llama.cpp团队推出的新格式,取代了旧有的GGML。该模型兼容多种客户端和库,如llama.cpp、LM Studio等,支持GPU加速和跨平台运行。GGUF格式优化后的模型能够提供高效的本地文本生成功能,适用于多种应用场景。
llama3 - Llama 3开源大语言模型 推动AI创新与责任发展
GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目
Meta推出Llama 3系列大语言模型,参数规模从8B到70B不等,包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放,旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力,并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。
Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型 支持对话和代理任务
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。
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。
Llama-3-8B-Lexi-Uncensored - 高性能多任务AI语言模型 无限制对话与灵活应用
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能模型开源开源项目文本生成模型自然语言处理
Llama-3-8B-Lexi-Uncensored是一款强大的AI语言模型,在AI2推理挑战、HellaSwag常识理解和GSM8k数学问题等多项任务中表现卓越。该模型在开放式LLM排行榜上平均得分66.18,展现了其在多个领域的应用潜力。虽然模型具有高度灵活性,但使用时需注意实施适当的安全措施。遵循Meta的Llama许可协议,可用于商业及其他多种用途。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
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