Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview

Llama-3基础上的韩语模型适用于对话和指导任务

预训练 Github 开源项目指令生成 Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview 模型语言模型 Huggingface 机器学习

Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview利用公开资源预训练，处理17.7B+文本标记，为韩语对话和指导提供新起点。TPUv5e-256支持下的训练采用Chat Vector方法，增强自然语言生成。尽管尚未微调韩语指令，该模型已展示可靠性和高效性

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介绍相关项目

Llama-2-ko-7b-Chat - Llama-2拓展到韩语文本生成的进展与优化

GithubHuggingfaceLlama 2NLP开源项目文本生成模型训练语言模型

Llama-2-Ko-7b-Chat通过结合Llama-2预训练模型和特定韩语数据集kullm-v2，致力于提升韩语文本生成能力，实现对话支持。Taemin Kim和Juwon Kim基于Naver BoostCamp NLP-08开发并持续更新优化此项目。模型只接受和生成文本，采用先进技术以提高生成质量，为研究新语言处理能力和优化方案的研究者及开发者提供参考。

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。

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

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元模型多语言大语言模型开源项目模型

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-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。

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。

Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

Llama-3-8B-Instruct-262k - 增强长距离上下文处理，支持自主助手功能

GithubHuggingfaceLlama-3定量模型开源项目模型生成式模型自监督学习长上下文

Llama-3 8B-Instruct-262k通过优化RoPE theta，将上下文处理长度从8k扩展至超160k。由Gradient开发并借助Crusoe Energy的算力资源，展示了该模型在低训练条件下的长上下文处理能力，同时通过微调增强了其聊天功能。采用NTK-aware插值及数据驱动的RoPE theta优化，结合渐进式训练策略，在高性能集群中实现了多达262144 tokens的上下文扩展训练，并提供了多种量化版本以适应不同应用场景。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化，提升对话和信息处理效率

GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准

这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型，提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化，能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率，并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中，这些优化后的模型确保了良好的性能表现。

Llama3-8B-Chinese-Chat - 多功能中英文指令语言模型

GPT-4GithubHuggingfaceLlama3-70BShenzhi Wang中文对话开源项目模型模型优化

Llama3-8B-Chinese-Chat基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，针对中英文用户进行指令调优，提供角色扮演和工具使用功能。其最新的v2.1版本通过扩大数据集，提升数学运算和角色扮演能力，同时减少中英文混杂的回复。项目提供详细的使用指南，适用于多种使用场景，是学习和应用高级自然语言处理技术的优秀工具。

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1 - 基于Llama 3.1的日英双语大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1 Swallow大语言模型开源项目指令微调日语能力模型评估基准

Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct是一个基于Meta Llama 3.1持续预训练的日英双语大语言模型。模型使用2000亿个来自日语网络语料库、维基百科、数学和编程领域的token进行训练，并通过日语合成数据进行指令微调。在日语能力显著提升的同时保持了原有的英语水平，各项基准测试表现优异。该模型适合需要高质量日英双语理解和生成的应用场景。

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