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URM-LLaMa-3.1-8B

基于LLaMa的不确定性奖励模型提升AI对未知问题的判断能力

URM-LLaMa-3.1-8B是一款开源的不确定性感知奖励模型,通过属性回归和门控层学习两阶段训练,实现对AI回答的多维度质量评估。模型集成了不确定性感知价值头设计,可从有用性、正确性、连贯性等维度评估输出质量,特别适合处理具有不确定性的问题场景。项目提供完整代码实现,支持LLM响应质量研究。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化
项目提供多种量化选项,包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件,满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法,实现实际应用中的性能和效率优化,同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。
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-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
AI开发GithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目模型模型训练深度学习
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。
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。
llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta开源项目政策机器学习模型模型许可证
Meta发布的Llama 3.1大语言模型,提供广泛的非独占全球许可,方便在多种语言环境中实现高效文本生成和自然语言处理。该项目允许复制、修改和重新分发模型,支持AI模型的实施与扩展。Llama 3.1提供多种开发工具与文档,提升多语言指令转化的广泛应用和适应性。
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。
decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练
LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型 支持128K上下文
128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。
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。
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