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Llama-3-8B-Instruct-262k

增强长距离上下文处理,支持自主助手功能

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。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。
Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型
Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列,提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言,具有128K上下文窗口,基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能,适用于商业和研究领域的文本生成任务,知识截至2023年12月。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能多语言支持大语言模型开源许可开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。
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
GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调
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-3-8B-Instruct-64k-GGUF - 指令调优型64k上下文窗口大语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama开源项目文本生成本地部署模型量化模型
Llama-3-8B-Instruct-64k-GGUF 是一款采用 GGUF 格式量化的指令调优大语言模型。该模型支持 2 至 8 位多种量化精度,具有 64k 上下文窗口,适用于长文本处理任务。它可通过多种开源工具使用,如命令行接口、Python 库和 Web 界面等,在各类硬件上实现高效运行。
Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1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 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目
GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人
Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本,适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术,在保持性能的同时减小体积,适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。
Meta-Llama-3-8B - Meta发布的新一代大规模语言模型Llama 3
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-3-8B是Meta发布的新一代大语言模型,拥有80亿参数规模。该模型在超过15万亿token的公开数据上预训练,经过指令微调后在对话任务中表现出色。模型采用优化的Transformer架构,支持8K上下文长度,在安全性和实用性方面进行了优化。适用于商业和研究用途,可用于开发聊天助手等多种自然语言生成应用。
Llama-2-7B-32K-Instruct - 长上下文对话模型,支持自定义微调和高效推理
GithubHuggingfaceLlama-2-7B-32K-InstructTogether API开源项目指令微调数据集模型长上下文聊天模型
Llama-2-7B-32K-Instruct是开源长上下文对话模型,微调自高质量指令和对话数据。适用于长上下文的摘要与问答任务,通过评估与多款顶尖模型对比。在Together API的支持下,用户可自定义微调以提升性能。模型数据与使用方法已完全开放,方便个性化开发。建议安装Flash Attention V2以提高推理效率。
Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
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。
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