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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-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF - Llama 3.2系列8位量化指令型语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3Metallama.cpp开源项目模型语言模型
Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF是Meta的Llama 3.2系列中经8位量化并转换为GGUF格式的指令微调模型。支持多语言文本生成,可通过llama.cpp在CPU或GPU上运行。模型提供命令行和服务器使用方式,适用于对话和文本生成任务。作为轻量级但功能强大的语言模型,适合开发者和研究人员使用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-128k-GGUF - 支持128k上下文长度的文本生成模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMeta-Llama-3.1开源项目文本生成模型模型转换量化
此文本生成模型具备高达128k的上下文支持,由3Simplex负责量化和转换。需在GPT4All v3.1.1环境下运行,适用于多种文本生成任务。该模型仍在测试中,建议用户提供反馈以优化其性能。
llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化
GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习
基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具,为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍,内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署,提供多个免费Colab训练环境,降低了模型训练的硬件门槛。
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct - NVIDIA开发的高效大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能大语言模型开源项目模型神经网络架构搜索蒸馏
Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct是NVIDIA开发的大语言模型,采用神经架构搜索方法平衡准确性和效率。该模型内存占用低,可在单个H100-80GB GPU上运行大型工作负载。模型在英语对话和编程方面表现出色,也支持非英语语言。经过安全评估和对抗性测试,适合商业应用。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版 多语言对话优化
AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化
Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度,显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化,在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用,为开发者提供灵活选择。
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。
Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF - 高效微调的3B参数英文指令型大语言模型
AI开发GithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目模型模型训练深度学习
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练,提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发,采用Apache 2.0许可证,主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型,适合需要快速部署的应用场景。
Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1ORPO中文聊天模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议
Meta推出的多语言开源语言模型,支持8种语言,旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优,Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构,利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证,应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等,不仅提高了AI模型输出的质量,还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。
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