suzume-llama-3-8B-multilingual

Llama 3模型的多语言微调版本提升跨语言对话性能

Llama 3 Github 开源项目模型人工智能多语言模型 Huggingface 语言训练机器学习

Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型，经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力，同时显著提升了多语言对话表现，涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中，其成绩与顶级7B模型相当，展现了强大的跨语言对话能力。

Huggingface

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Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架

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Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

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基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

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Llama-3-ELYZA-JP-8B是ELYZA公司基于Meta Llama 3开发的语言模型。通过额外预训练和指令调优，该模型增强了日语处理能力，同时支持英语。它适用于多种自然语言处理任务，提供简便的使用方法，便于开发者集成。该模型采用Meta Llama 3社区许可证，为自然语言处理研究和应用提供了有力支持。

Llama-3.1-405B-FP8 - Meta推出的405B参数多语言AI模型支持128K上下文

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Llama-3.1-405B-FP8是Meta发布的多语言大语言模型,支持8种语言文本生成,参数规模405B,上下文窗口128K。该模型在多项基准测试中表现优异,适用于对话等自然语言任务。它允许商业使用,可用于数据生成和模型蒸馏等场景。该模型采用优化的Transformer架构,具备强大的多语言处理能力。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型支持对话和代理任务

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

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Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型

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Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化，具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制，在对话和指令理解方面表现出色，支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型，在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

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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。

Llama3-8B-Chinese-Chat - 多功能中英文指令语言模型

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Llama3-8B-Chinese-Chat基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型，针对中英文用户进行指令调优，提供角色扮演和工具使用功能。其最新的v2.1版本通过扩大数据集，提升数学运算和角色扮演能力，同时减少中英文混杂的回复。项目提供详细的使用指南，适用于多种使用场景，是学习和应用高级自然语言处理技术的优秀工具。

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