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llama2_xs_460M_experimental

了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本,并采用缩小的模型参数:llama1_s为1.8B,llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集,使用GPT2Tokenizer分词,支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估,其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - Llama-3.1-8B-Lexi开源量化模型概览
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2开源项目权重模型模型文件量化高质量
项目介绍了Llama-3.1-8B-Lexi不同量化模型版本,涵盖从高性能到轻量化版本。基于llama.cpp的imatrix量化选项,模型支持在LM Studio中运行。项目提供从完整F32权重到轻量化IQ2_M版本的多种选择,适合不同内存及质量需求的用户,并提供详细的下载和性能指引,帮助在系统RAM与GPU VRAM间找到平衡。
buddhi-128k-chat-7b-GGUF - 高效的文本生成模型量化方式,保障性能与质量
GithubHuggingfacellama.cpp开源项目模型质量量化高精度
本项目通过llama.cpp的量化处理,满足多样硬件需求,提供不同文件格式。i-matrix选项的应用和各类量化方式的整合,提升了模型精度与效率。根据RAM和VRAM情况,用户可以选择合适的量化版本。通过特性图表选择K-quants或I-quants,尤其是I-quants在性能和体积方面更具优势。下载指引详细,便于用户节省存储空间并优化性能,支持多种GPU平台,适合专业用户高效部署。
Mantis-8B-siglip-llama3-pretraind - 非功能性模型的实验再现及Llama3性能优化探索
GithubHuggingfaceMantis-InstructTIGER-Labllama3实验开源项目模型
llava_siglip_llama3_8b_pretrain_8192是一个用于实验再现的非功能性模型,旨在探索Llama3模型的性能改进。该项目提供了Mantis-Instruct微调版本的参考,帮助研究人员进行实验再现与分析。通过这一预训练检查点,研究人员可以了解模型的结构和潜在的优化方向。尽管该模型不适用于实际应用,但其在研究与开发中可作为有意义的基础。
tiny-random-LlamaForCausalLM - 微型随机语言模型助力AI生成能力研究
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
tiny-random-LlamaForCausalLM是基于Hugging Face Transformers库的小型随机语言模型。这个轻量级模型为AI研究人员和开发者提供了一个实验平台,用于探索基本的文本生成功能。尽管规模小巧,但它适用于快速原型设计、测试和教育目的,可以轻松部署和定制,为AI研究和应用开发奠定基础。
llama-7b - 70亿参数的开源大语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA-7bTransformers开源项目权重模型模型访问非商业许可
LLaMA-7b是一个拥有70亿参数的开源大型语言模型,采用非商业许可协议。该模型在文本生成、问答系统等多个自然语言处理任务中表现出色,提供强大的语言处理能力,但仅限非商业用途。用户需通过官方表单申请访问权限。此仓库为已获授权但遇到权重文件丢失或格式转换问题的用户提供支持。
LLaMA2-Accessory - 全方位开源工具助力大规模语言与多模态模型研发
GithubLLaMA2-Accessory多模态大语言模型开源项目微调预训练
LLaMA2-Accessory是一个全面的开源工具包,专注于大规模语言模型和多模态语言模型的开发。该工具支持预训练、微调和部署,涵盖多种数据集和任务类型。工具包提供高效的优化和部署方法,并兼容多种视觉编码器和语言模型。其中还包含SPHINX,这是一个融合多种训练任务、数据领域和视觉嵌入的多功能多模态大型语言模型。
v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
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。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - 多语言支持的70B参数GGUF量化指令模型
GGUF模型GithubHuggingfaceMeta-Llama开源项目文本生成本地运行模型量化
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多种精度选择。这个70B参数模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于文本生成任务。GGUF格式优化了本地部署和推理效率,适合在本地环境运行大型语言模型。该模型兼容多种支持GGUF的推理工具,为用户提供灵活的应用选择。
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