llama-3.2-Korean-Bllossom-3B-GGUF

韩英双语模型llama-3.2性能增强

指令微调多语言模型商业用途韩语 Bllossom Github 模型开源项目 Huggingface

Bllossom团队推出的这是一个全新的韩英双语语言模型，旨在增强Meta-Llama-3.2-3B的韩语能力。通过150GB高质量韩语数据的调优，该模型在不影响英语表现的同时，对韩语支持进行了强化。在LogicKor测试中表现突出，并允许多种性能优化方法。该项目在AAAI2024等会议上获得了口头报告机会，旨在进一步推动韩语语言能力的提升。

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介绍相关项目

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型，支持对话和文本生成

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Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出，具有128K的上下文长度，采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异，适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证，允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。

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

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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-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

Llama-3-ELYZA-JP-8B - ELYZA开发的日英双语自然语言处理模型

GithubHuggingfaceLlama-3-ELYZA-JP-8BMeta Llama3大语言模型开源项目日语优化模型自然语言处理

Llama-3-ELYZA-JP-8B是ELYZA公司基于Meta Llama 3开发的语言模型。通过额外预训练和指令调优，该模型增强了日语处理能力，同时支持英语。它适用于多种自然语言处理任务，提供简便的使用方法，便于开发者集成。该模型采用Meta Llama 3社区许可证，为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具

GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理

该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术，实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件，支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型

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。

Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调

Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并，它在10个基准测试中显著超越原始模型，包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%，TruthfulQA提升9%，函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式，为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能开源项目无审查模型模型自然语言处理语言模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制，同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本，便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

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