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Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF

Llama 3 70B语言模型介绍与应用

了解由Meta研发的Llama 3 70B模型,其通过定量化处理优化推理性能,适用于多种对话场景,支持多种模式的使用,为用户提供安全高效的互动能力。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列
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是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成
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
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。
Llama-2-7B-Chat-GGUF - Llama 2对话模型的量化版本 支持多种推理环境
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化
Llama-2-7B-Chat-GGUF是Meta公司Llama 2对话模型的GGUF格式量化版本。该模型在保持性能的同时显著减小了体积,支持CPU和GPU推理。提供多种量化精度选择,适用于聊天机器人、问答系统等对话场景。作为开源大语言模型,它具有良好的效率和精确度。
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-3.1-405B-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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 高性能量化模型支持多语言文本生成
GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1多语言大语言模型开源项目文本生成模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct模型的GGUF格式文件集支持高效推理和多语言文本生成。GGUF是llama.cpp团队推出的新格式,替代了原有的GGML。该模型适用于英语、德语、法语等8种语言的助手式对话和自然语言生成任务。项目还介绍了多种支持GGUF的客户端和库,为用户提供了灵活的使用选择。
Meta-Llama-3-8B-GGUF - Meta Llama 3 8B模型的GGUF量化版本 支持8K上下文长度
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-GGUF是Meta发布的Llama 3系列8B参数大语言模型的量化版本。模型针对对话场景优化,采用改进的Transformer架构,支持8K上下文长度,并使用GQA技术提升推理性能。通过监督微调和人类反馈强化学习,增强了安全性和实用性。该模型于2024年4月发布,基于公开数据训练,知识截止到2023年3月。
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-2-7b-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-3.2-1B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型 适用于对话和检索任务
GithubHuggingfaceLlama 3.2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-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言,包括英语、德语和法语等,有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,使用高达9T的token训练,支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异,特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。
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