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h2ogpt-4096-llama2-13b-chat

Meta Llama 2 13B Chat克隆模型架构与性能比较

h2oGPT提供了Meta Llama 2 13B Chat的克隆版本,展示其模型架构及功能。在h2oGPT的演示中,可以进行模型对比及私聊文档,了解其与其他模型的差异。通过LLM排行榜,可以查看其性能表现。这一项目基于Llama模型的结构特征,如多层感知机制、嵌入技术和注意力机制,增强了文本生成能力。更多信息请访问H2O.ai。

Llama-2-Onnx - Llama 2模型的ONNX优化版本
AI模型GithubLlama 2ONNX开源项目模型优化自然语言处理
此项目是Meta Llama 2模型的ONNX优化版本。提供7B和13B参数规模,支持float16和float32精度。包含命令行示例和Gradio聊天界面,方便用户使用。项目文档详细介绍了仓库克隆、子模块初始化和性能优化等内容。
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。
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。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。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训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-marlin - TinyLlama-1.1B量化推理解决方案
GithubHuggingfaceNeural MagicTinyLlama-1.1B-Chat-v1.0基于模型开源项目推理模型量化
本项目提供了一种以TinyLlama-1.1B为基础的量化聊天模型,运用GPTQ技术实现内存优化与推理加速,支持高效的4位推理。借助nm-vllm引擎,用户能快速实现部署,并可通过Python管道进行本地推理。详细的量化与Marlin格式转换流程保障了模型的高效表现。此外,Neural Magic的Slack社区欢迎加入以获取支持和交流更多关于神经网络及AI的资讯。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 - 结合多模型优势的文本生成解决方案,增强任务表现
GithubHuggingfaceLazyMergekitNeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1准确率开源项目文本生成模型模型合并
NeuralLLaMa-3-8b-DT-v0.1 是一种通过融合ChimeraLlama-3-8B-v2、llama-3-stella-8B和llama-3-merged-linear等模型,借助LazyMergekit技术,提升了文本生成任务精确度的开源项目。适用于0-Shot和多次尝试测试,表现出出色的任务表现,严格准确率达43.71%。项目易于集成,支持多种量化配置,适合多种平台应用。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - 结合先进AI技术的对话与功能调用模型
GithubHermes 2HuggingfaceRLHF函数调用合并模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B是通过RLHF优化的模型,结合了超级智能AI和Llama-3的优势,可实现对话和结构化数据的生成。其支持多轮对话与功能调用的ChatML格式,为用户提供灵活的交互模式,适用于多种使用场景。其功能强大且接口设计直观,在语义理解和信息整合方面表现出色,适合需要综合AI能力的专业应用。
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。
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