Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF

介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破

数据集 Github 开源项目文本生成量化基准测试 Huggingface Humanish-LLama3-8B-Instruct 模型

该项目通过llama.cpp进行量化，优化了模型的嵌入和输出权重，使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色，如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式，支持多样化的计算资源和硬件环境，以满足不同的使用需求，包括低内存和ARM芯片的优化场景。

aya-expanse-32b-GGUF - 多语言文本生成模型的量化版本与适用策略

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该项目涵盖了使用llama.cpp量化的aya-expanse-32b多语言文本生成模型。提供多种量化版本，用户可根据硬件需求选择合适的文件，优化性能与速度。项目详细介绍量化方法与使用建议，以提高文本生成质量，限定于非商业用途。

CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型

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CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式，替代GGML，增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库，如text-generation-webui和LM Studio，并提供多种量化选项，以适应不同硬件需求，支持与LangChain等Python项目的高级整合。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性

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基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目，旨在提高文本生成的精确性和合规性，并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估，IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果，建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。

aya-expanse-8b-GGUF - 提供多语言支持的文本生成模型量化解决方案

ARMCohereForAI/aya-expanse-8bGithubHuggingfacehuggingface-cli开源项目模型量化非商业使用

这个开源项目通过llama.cpp工具量化，支持多语言的文本生成，包含中文、英文、法文等。项目特别推荐Q6_K_L和Q5_K_L模型版本，适合低内存环境下使用并可在LM Studio中运行。项目遵循CC BY-NC 4.0许可协议，仅限非商业用途。

Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型，为文本生成带来显著性能提升

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Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型，专为Ministral系列的3B参数设计优化，并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集，主要用于英语文本生成。通过量化技术，该模型在保持精度的同时，显著减少了存储和计算需求，理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议，以确保合规使用。

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 - 改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估

Apache-2.0GithubHuggingfaceLlama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3开源LLM排行榜开源项目文本生成模型自我游戏偏好优化

Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调，具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估，其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct，使用openbmb/UltraFeedback数据集训练，拥有8B参数，专注于英文文本生成，为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本

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Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型，经过指令调优，适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本，从Q2_K到f16不等，文件大小范围为3.18GB至16.07GB，可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行，提高了模型的可访问性和实用性。

calme-2.2-llama3-70b - 采用DPO精调提升文本生成基于Meta-Llama-3-70B-Instruct的高效量化模型

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3-70B-Instruct开源项目文本生成机器学习模型模型微调自然语言处理

模型通过DPO精调优化文本生成，基于Meta-Llama-3-70B-Instruct开发，性能在多个基准测试中表现杰出，如IFEval 82.08、HellaSwag 86.22及GSM8k 88.25分。其量化特性提升效能，适宜多种应用场景。

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。

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