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SmolLM-135M-Instruct

轻量级指令语言模型的高效实现

SmolLM-135M-Instruct是一个1.35亿参数的轻量级指令语言模型。经过高质量教育数据训练和公开数据集微调后,模型具备基础知识问答、创意写作和Python编程能力。支持MLC、GGUF等多种本地部署方案,可通过Transformers框架调用。v0.2版本进一步优化了对话质量和任务完成能力。

Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2,增强理解与推理性能
GithubHuggingfaceQwen2-1.5B-Instruct开源项目性能模型语言模型量化
Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后,适合编程、数学及推理任务,支持多语言和代码处理,并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台,推理速度快,内存占用低。
CodeLlama-13b-Instruct-hf - Code Llama系列中的130亿参数指令调优模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能代码生成开源项目模型模型训练自然语言处理
CodeLlama-13b-Instruct-hf是Meta开发的代码生成和理解大型语言模型,拥有130亿参数。该模型支持代码补全、填充和指令跟随,经过指令微调以提高安全性。作为Code Llama系列的一员,它与其他参数规模和Python专用变体并存。这一AI辅助编程工具适用于多种商业和研究场景,为开发者提供了强大的支持。
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型,支持大规模无监督学习
GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重
Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型,无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练,该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新,提供多样模型权重和数据集资源,支持学术研究。采用FlagScale技术,显著降低训练成本。
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-3.1-8B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型Llama 3.1
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-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言的对话和自然语言生成。模型采用优化的Transformer架构,具有128K上下文长度,可用于商业和研究领域的文本及代码生成等任务。该模型遵循Llama 3.1社区许可,用户应确保合规使用。
Zamba2-2.7B-instruct - 基于SSM-Attention混合架构的2.7B参数量高性能指令模型
GithubHuggingfaceZamba2-2.7B人工智能大语言模型开源项目模型模型训练深度学习
Zamba2-2.7B-instruct是一个基于SSM-Attention混合架构的指令模型,通过多个指令和对话数据集微调训练。该模型在MT-Bench和IFEval基准测试中展现出稳定表现,具有较低的推理延迟和内存占用特点,适用于设备端部署场景。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
Mistral-7B-Instruct-v0.2-GPTQ - 高效量化的开源指令型大语言模型
AI推理GPTQGithubHuggingfaceMistral 7B开源项目模型模型下载量化模型
Mistral-7B-Instruct-v0.2模型的GPTQ量化版本,提供4位和8位精度等多种参数选项。支持Linux和Windows的GPU推理,兼容多个开源框架。采用Mistral提示模板,适用于指令任务。由TheBloke量化发布,旨在提供高效易用的开源大语言模型。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored - 基于Llama架构的无审查指令型大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored人工智能内幕交易开源项目模型模型训练自然语言处理
Llama-3.2-3B-Instruct的无审查变体模型,通过优化训练减少了过度的内容限制。模型在保持原有性能的基础上实现了更自然的对话交互,对敏感话题提供中立的信息响应。支持Python框架和vLLM快速部署,主要面向AI研究领域的开放对话系统开发。
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