ChunkLlama

双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展

ChunkLlama 大语言模型长上下文注意力机制无需训练 Github 开源项目

ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术，无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容，支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明，应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文，并在长文本任务中表现出色。

Github

Huggingface

介绍相关项目

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化，提升对话和信息处理效率

GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准

这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型，提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化，能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率，并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中，这些优化后的模型确保了良好的性能表现。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

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。

Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列

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是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。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而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。

TinyLlama - 3万亿token训练的小型1.1B参数语言模型

AI预训练GithubTinyLlama开源项目模型评估语言模型

TinyLlama是一个使用3万亿token预训练的1.1B参数语言模型。它与Llama 2架构兼容,可集成到现有Llama项目中。TinyLlama体积小巧,适用于计算和内存受限的场景。该项目开源了预训练和微调代码,具有高效的训练和推理性能。TinyLlama可应用于推测解码、边缘计算和实时对话等领域。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本

AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。

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

GithubHuggingfaceMeta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta推出的最新多语言大型语言模型系列,包含8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构并经指令微调,在多语言对话场景中表现卓越。Llama 3.1具备128K上下文窗口,能够生成文本和代码,广泛适用于商业和研究领域。在众多行业基准测试中,Llama 3.1展现出优异性能,超越了大量主流开源和专有对话模型。

llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理

GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理

本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。

CodeLlama-7b-hf - 大规模预训练模型助力代码生成与解析

GithubHuggingfaceLLAMA 2Python代码合成使用政策开源项目模型模型参数

Code Llama是一套从7亿到340亿参数的生成文本模型，设计用于代码合成与理解。这些模型基于Hugging Face Transformers架构，提供7B基础版本，具备代码补全和填充功能。针对Python的特定变体也已开发，以便提供更佳的技术支持。探索Code Llama可以如何为项目提供技术支持，满足多样的商业与研究需求。

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