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Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF

提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能

本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。

JSL-MedLlama-3-8B-v1.0-GGUF - JSL-MedLlama-3-8B量化版本适应不同性能需求
GithubHuggingfaceJSL-MedLlama-3-8B-v1.0医学开源项目性能模型模型下载量化
项目提供多个适用于JSL-MedLlama-3-8B模型的量化方案,涵盖不同计算性能和存储需求。采用llama.cpp进行的量化涵盖从高到低的质量选项,满足不同设备资源条件。推荐使用Q5_K_M或Q4_K_M量化版本,以实现质量与性能的平衡,确保硬件资源的最佳利用和精准的医疗文本生成。
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法,提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南,包括下载、合并、推理和部署,并配有Web和CLI演示,方便研究者和开发者使用。
Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性
GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本,涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能,可广泛适用于多种中文文本处理任务。
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。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 - 基于Llama-3.1的无审查文本生成模型,支持多任务处理
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能,支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性,建议使用者在应用时注意内容合规性,并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。
Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练
Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF - 多位宽GGUF格式量化指令模型SmolLM-1.7B
GGUFGithubHuggingfaceSmolLM-1.7B开源项目文本生成模型模型格式量化
SmolLM-1.7B-Instruct-v0.2-GGUF是一个量化后的指令调优语言模型,支持2-bit至8-bit多种量化位宽。该模型采用GGUF格式,兼容llama.cpp等多种客户端和库,适用于本地部署的文本生成任务,为AI应用提供了灵活高效的选择。
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3 - 改进文本生成的创新模型及其在多任务中的性能评估
Apache-2.0GithubHuggingfaceLlama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3开源LLM排行榜开源项目文本生成模型自我游戏偏好优化
Llama-3-Instruct-8B-SPPO-Iter3模型采用自我对弈偏好优化技术进行第三次迭代微调,具备强大的文本生成能力。模型通过IFEval、BBH、MATH、GPQA、MuSR等多个数据集进行多任务性能评估,其中IFEval (0-Shot)的严格准确率为68.28。该模型基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct,使用openbmb/UltraFeedback数据集训练,拥有8B参数,专注于英文文本生成,为语言模型的优化提供了全新视角和实用的性能测试结果。
Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型
GithubHuggingfaceLM StudioMeta Llama 3.1上下文多模态开源项目模型
此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型,具备128K上下文能力,可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用,为复杂视觉数据处理提供了支持。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 基于Llama 3.1的高性能无限制语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1人工智能模型开源模型开源项目文本生成模型自然语言处理
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8B-Instruct的无限制语言模型。在IFEval (0-Shot)测试中达到77.92%的准确率,展现出优秀性能。该模型遵循META LLAMA 3.1许可协议,允许商业使用。由于模型无限制特性,建议在部署前实施内容安全对齐,以确保合规使用。
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