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Hermes-2-Pro-Mistral-7B-GGUF

这款增强模型支持多功能任务调用和 JSON 结构化输出

项目展示了 Hermes 2 Pro 模型升级版,针对 Mistral 7B 优化。模型在任务和对话能力上表现优异,特别是在函数调用和 JSON 结构化输出方面的表现突出。其系统提示和多轮函数调用结构确保函数调用的可靠性,易于解析。评估结果表明,与 Fireworks.AI 合作,在函数调用和 JSON 模式上分别取得90%和84%的高分。更多详情及使用方法可查阅项目的 GitHub 仓库。此版本为 GGUF 格式,适用于 llama.cpp 推理引擎。

WizardLM-2-7B-GGUF - 基于Mistral-7B的多语言对话模型 支持复杂任务和推理
GGUFGithubHuggingfaceWizardLM-2llama.cpp大语言模型开源项目模型量化
WizardLM-2-7B是基于Mistral-7B-v0.1的开源大语言模型,擅长复杂对话、多语言处理、推理和智能代理任务。该模型采用全AI合成训练系统,在MT-Bench评估中表现优异,性能可比拟规模大10倍的开源模型。WizardLM-2-7B支持多轮对话,适用于各种复杂场景,是一个高效的开源大语言模型选择。
Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8B - 多任务文本生成与可配置安全性的集成模型
Configurable-Hermes-2-Pro-Llama-3-8BGithubHuggingfacehuggingface多任务配置安全性开源项目文本生成模型
本项目展示了一种多任务文本生成模型,采用了可配置安全调优(CST)方法。模型以Vicgalle的数据集为基础,在IFEval、BBH和MATH等多个基准上测试并取得了有价值的结果。此模型支持多样化的系统提示,以适应不同场景需求,包括无害帮助与无审查内容的生成。其表现已在开放LLM排行榜中有所体现,尤其是在严格准确性方面。更多详情和源代码可在GitHub和相关文献中查阅。
Mistral-7B-Claude-Chat-GGUF - 高性能AI语言模型优化版,超强本地对话能力
AI模型GGUFGithubHuggingfaceMistral-7Bllama.cpp开源项目模型量化
Mistral-7B-Claude-Chat模型GGUF版提供多种量化文件(2-8位),支持CPU和GPU推理。采用Vicuna提示模板,适合聊天场景。兼容llama.cpp等多种工具,附详细使用说明。此优化版本旨在本地环境中实现高效AI对话。
mistral-ft-optimized-1227 - 多基础模型融合优化的Mistral模型用于下游任务微调
GithubHuggingfaceMistral-7B下游任务开源模型开源项目性能优化模型模型合并
该模型通过层级SLERP技术融合了OpenHermes、Neural Chat、MetaMath和OpenChat等基础模型,作为Mistral模型的优化版本,可用于多种下游任务的微调和开发
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF - 静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
GithubHermes-3-Llama-3.1-70B-UncensoredHugging FaceHuggingfacetransformers工作站开源项目模型量化
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型,包括更优的IQ-quants,适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序,推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
openhermes-function-calling - 开源语言模型函数调用能力增强项目
AI模型GithubOpenHermes函数调用开源项目自然语言处理
openhermes-function-calling是一个旨在为开源语言模型添加函数调用能力的项目。通过集成此项目,语言模型可以理解、执行和响应特定的函数调用,从而扩展了模型的应用范围。它为开发者提供了新的工具,使他们能够在各种场景中更灵活地应用语言模型,如自然语言处理、对话系统和智能助手等。该项目通过定义标准化的函数接口和参数格式,实现了模型与外部函数的无缝对接,促进了人工智能技术在实际应用中的发展和创新。
OpenHermes-2.5-Mistral-7B-AWQ - 使用AWQ方法提升Transformer推理速度的低位量化技术
AI模型GithubHuggingfaceOpenHermes-2.5-Mistral-7B人机对话合成数据开源项目模型量化
AWQ通过4-bit量化提供高效、快速的Transformer推理体验,与GPTQ相比具有更优性能。它在Text Generation Webui、vLLM、Hugging Face的Text Generation Inference和AutoAWQ等多个平台上支持,为AI应用带来了显著的性能提升,适用于多用户推理服务器的开发以及Python代码中的集成使用。
Cydonia-22B-v1.2-GGUF - 提升模型生成能力以支持丰富的创意表达
Cydonia 22B v1.2GithubHuggingfaceMistral创造力对话平衡开源项目模型角色扮演
Cydonia 22B v1.2 GGUF版本强化了模型的创意表达与角色扮演能力,表现出更高的连贯性和生动性,适合生成吸引人的内容与实现有效角色扮演。此版本通过丰富的创意能力,支持提供详尽的角色背景,并确保剧情中对话与行动的平衡,塑造更具互动性的体验。同时,在信息处理的灵活性和表达的智能性上较以往版本表现更佳,为用户创意发挥提供了广阔的空间。
Home-3B-v3-GGUF - 多语言智能家居控制与问答AI模型
GithubHome AssistantHuggingfaceStableLM人工智能开源项目智能家居模型语音助手
Home-3B-v3-GGUF是一款基于StableLM-3B-Zephyr模型优化的AI助手,专注于智能家居控制和基础问答功能。该模型支持多语言交互,能够执行设备控制、功能调用和基本逻辑任务。通过GGUF量化技术,它适用于树莓派等资源受限环境。在JSON功能调用准确性测试中,模型达到97.11%的高分。Home-3B-v3-GGUF为智能家居领域的非商业研究提供了实用的解决方案。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-GGUF - 多语言与编程语言支持的先进文本生成模型
GGUF量化GithubHuggingfaceLM StudioMistral Nemo多语言支持开源项目文本生成模型
Mistral Nemo由Mistral AI和NVIDIA联合训练,拥有超过一百万的上下文窗口,支持多种语言如法语、德语、中文及逾80种编程语言,包括Python和Java。模型性能卓越,通过GGUF量化适合复杂任务场景。它可在LM Studio使用,并能处理特定格式的指令,广泛适用于文本生成任务。
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