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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。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - NVIDIA推出支持128K上下文的70B参数指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Nvidia大语言模型开源项目指令微调模型量化模型
NVIDIA基于Llama 3.1框架开发的Nemotron-70B指令模型采用GGUF量化格式,具备128K上下文处理能力。模型在Arena Hard评测中获得85.0分,AlpacaEval 2 LC达到57.6分,GPT-4-Turbo MT-Bench评分8.98。通过优化提升了语言理解和生成能力,可应用于多样化的自然语言处理场景。
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。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
llama-3-youko-8b-instruct - Llama 3架构日英双语指令模型集成多种优化技术
GithubHuggingfaceLlama3开源项目日英双语模型神经网络训练自然语言处理语言模型
Llama-3架构的8B参数指令模型通过监督微调(SFT)、Chat Vector与直接偏好优化(DPO)技术训练而成。模型整合OpenAssistant、MetaMathQA等数据集,支持日英双语交互,采用32层4096隐藏层transformer架构。通过参数合并和DPO优化增强了指令理解能力,可应用于自然语言交互场景。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的多语言AI助手模型
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型神经魔法自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8是Meta-Llama-3.1-8B-Instruct的FP8量化版本。该模型将参数位数从16位减少到8位,在保持99.52%性能的同时,显著降低了存储和计算资源需求。支持vLLM后端部署,适用于多语言对话任务,可用于商业和研究用途。
llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型
了解由Meta研发的Llama 3 70B模型,其通过定量化处理优化推理性能,适用于多种对话场景,支持多种模式的使用,为用户提供安全高效的互动能力。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta大语言模型开源项目模型模型微调深度学习
Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍,节省58%内存。支持8种官方语言,适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构,通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐,保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理
GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术,该模型显著减小了体积和内存占用,同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行,如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本,促进文本生成与信息获取
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored内幕交易开源项目文本生成模型量化
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本,增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理,该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面,响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用,用户可以在相关平台上进行交互,实现从文本生成到信息提取的多领域应用。
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