Llama-3-ELYZA-JP-8B-GGUF

Llama 3衍生的日英双语大型语言模型增强日语处理能力

模型 Llama-3-ELYZA-JP-8B 开源项目 Huggingface LM Studio 量化模型 Github 大语言模型日语优化

Llama-3-ELYZA-JP-8B是一个基于Meta Llama 3的大型语言模型，通过额外预训练和指令微调优化了日语处理能力。模型提供GGUF和AWQ两种量化版本，可在本地设备运行。用户可使用llama.cpp或LM Studio等工具，实现日英双语对话和任务处理。该模型在保持英语能力的同时，显著提升了日语性能。

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介绍相关项目

Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型，采用改进的transformer架构，支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异，支持8种语言，包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模，可通过transformers库或原生llama代码库部署，适用于商业和研究用途。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

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Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成

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本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。

Meta-Llama-3-70B - Meta发布Llama 3开源大语言模型系列

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Meta推出Llama 3大语言模型系列,包含8B和70B参数规模的预训练和指令微调版本。模型在对话任务中表现出色,性能超越多个现有开源聊天模型。Llama 3采用优化的Transformer架构,使用公开在线数据训练,注重提升模型的实用性和安全性。该模型适用于英语商业和研究用途,Meta提供了使用说明、评估结果及负责任的AI开发实践指南。

llm-jp-3-1.8b-instruct - 跨平台大规模语言模型的多语言开发与评估

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项目由日本国家信息学研究所研发中心开发，提供支持多种编程语言的大型语言模型，如C、Python、Java。采用Transformer架构，模型经过大规模数据集的预训练与优化微调，适用于多语言环境。用户可通过Hugging Face Transformers库轻松集成与使用。项目提供模型技术细节、参数设置和语言标记器使用方法，以及多样化的数据集和评估方案，适用于中文、英文、日文等语言。

Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型

Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本，采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项，支持CPU和GPU推理，可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法，方便开发者快速上手使用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

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。

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