Platypus2-13B

LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现

机器学习 Github 模型 Platypus2-13B 开源项目语言模型训练数据集 Huggingface 人工智能

该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调，具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练，在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试，以验证适用性并减轻可能的偏见。

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。

flan-alpaca - 基于Flan和Alpaca的强大语言模型微调

FLAN-T5Flan-AlpacaGithubHuggingFaceVicuna-13Binstruction tuning开源项目

本页面详细介绍了通过使用Flan集合微调Vicuna-13B以开发Flacuna模型的过程，及其在Flan-T5文本到音频生成中的应用。项目展示了扩展Stanford Alpaca指令微调到现有模型的方法，并提供了多种预训练模型，均可在HuggingFace上获取。用户可以在这里找到Flan-Alpaca系列模型的训练、使用和推理的详细指南，以优化各种任务性能。

zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越

GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型

Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能

GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化

本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集，对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式，用户可根据需求选择下载不同版本，适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现，适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ，帮助用户有效地理解和使用文件，实现文本生成任务的高效推理。

Meta-Llama-3.1-405B-llamafile - Meta Llama 3.1 提供多平台兼容的开源语言模型

GithubHuggingfaceMeta多语言大语言模型安全性开源项目模型训练数据

Meta-Llama-3.1-405B是一个多语言开源模型，由Mozilla打包为llamafile格式，兼容Linux、MacOS、Windows等多操作系统。它提供128k的上下文窗口和强大的多语言处理能力，在行业基准测试中表现优异，适用于商业和研究用途。

optimized-gpt2-1b - GPT-2架构优化模型提供高效可扩展的自然语言处理功能

GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡自然语言处理

optimized-gpt2-1b是一个基于GPT-2架构优化的大规模语言模型。该模型在保持GPT-2性能的基础上，通过架构和训练方法的优化提高了效率和可扩展性。它可应用于文本生成、摘要和问答等多种自然语言处理任务。模型支持直接使用或针对特定需求进行微调。项目提供了使用说明和评估结果，有助于研究人员和开发者更好地理解和应用这一语言模型。

Llama-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用

GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化

Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术，实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器，确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持，并提供了详细的量化与配置指南，经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品，支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成，适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。

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