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LIMA-13b-hf

基于Transformer架构的自动回归语言模型,用于自然语言处理的研究

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型,专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格,支持问答和自然语言理解等研究用途,并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练,但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具,不建议直接应用于未经评估的下游应用。

Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具
AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成
Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成,使用Peft和torch库,专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载,适合要求高度注意力的场景。
Time-LLM - 开发用于时序预测的高级语言模型
GithubICLR 2024Time-LLM大语言模型开源项目时间序列预测框架重编程
Time-LLM将大型语言模型重新用于时序预测,利用其强大功能处理时序数据,并结合专家知识和任务说明提升预测精度。支持Llama-7B、GPT-2和BERT等模型,框架灵活且适应性广泛。了解Time-LLM的最新更新、使用案例和技术细节,访问我们的详细介绍及相关资源。
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。
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。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
Llama-3-8B-Lexi-Uncensored - 高性能多任务AI语言模型 无限制对话与灵活应用
GithubHuggingfaceLlama-3人工智能模型开源开源项目文本生成模型自然语言处理
Llama-3-8B-Lexi-Uncensored是一款强大的AI语言模型,在AI2推理挑战、HellaSwag常识理解和GSM8k数学问题等多项任务中表现卓越。该模型在开放式LLM排行榜上平均得分66.18,展现了其在多个领域的应用潜力。虽然模型具有高度灵活性,但使用时需注意实施适当的安全措施。遵循Meta的Llama许可协议,可用于商业及其他多种用途。
MentalLLaMA - 开源大语言模型助力社交媒体上的可解释心理健康分析
GithubMentaLLaMA可解释性大语言模型开源项目心理健康分析社交媒体
MentalLLaMA项目开发了基于IMHI数据集的开源指令型大语言模型,用于社交媒体数据的心理健康分析。该模型能生成高质量解释,提高分析结果的可解释性。项目还提供了涵盖8个任务和10个测试集的全面评估基准。MentalLLaMA为心理健康监测和研究领域带来新的分析工具和方法。
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-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类,降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型,能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准,并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用,支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本,适用于多种操作环境。
LLaMA-Cult-and-More - 最新大模型参数、微调数据和硬件需求解析
AnthropicEfficient训练GithubMetaOpenAI多模态LLM开源项目
LLaMA-Cult-and-More项目详细介绍了最新大模型的参数数量、微调数据集与技术,并提供LLM对齐后训练的实用指南,包括数据集、基准数据集和高效训练库。从预训练模型到后训练模型,项目涵盖了许多有趣的内容,帮助您了解关键功能和最新进展。
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