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Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF

Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本

Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。

v3_1_pt_ep1_sft_5_based_on_llama3_1_8b_final_data_20241019 - 探索先进的自然语言处理开源模型及其实际应用
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节语言模型
了解先进自然语言处理开源模型的信息,包括用途、评估方法及风险提示。虽然详细信息未完全披露,但以上内容可为开发和应用提供重要参考。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
codellama - 基于Llama 2的多功能代码生成模型
AI编程Code LlamaGithub代码生成大语言模型开源模型开源项目
Code Llama是基于Llama 2开发的代码语言模型系列,提供多种功能变体。这些模型支持代码补全、处理大规模输入和零样本指令跟随。项目包含基础模型、Python专用模型和指令跟随模型,参数规模从7B到34B不等。经过16k令牌序列训练,模型在处理长达100k令牌的输入时表现优异。Code Llama为开发者提供了适用于多种编程任务的代码生成工具。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
Llama-3SOME-8B-v2-GGUF - Llama-3SOME-8B-v2量化模型下载和选择的实用指南
GithubHuggingfaceLlama-3SOME-8B-v2内存需求开源项目模型模型下载量化高品质
该项目通过llama.cpp的imatrix选项实现了Llama-3SOME-8B-v2模型的多种量化版本下载,以适应不同的内存需求。根据系统RAM和GPU的VRAM,用户可以选择最佳量化格式来在性能和质量之间取得平衡。建议使用K量化格式,如Q5_K_M,或在某些情况下选择性能优异的I量化格式,如IQ3_M。项目提供了从低RAM需求到最高质量的多种选择,用户可以根据需求进行灵活选择。
tamil-llama - 优化泰米尔语处理的LLaMA模型系列
GithubLLaMATamil-Llama开源项目泰米尔语自然语言处理语言模型
Tamil-Llama项目基于开源LLaMA模型,通过增加泰米尔语词元和采用LoRA方法,提升了泰米尔语处理能力。项目提供7B和13B参数的基础模型和指令模型,支持泰米尔语和英语双语对话。模型在英语推理基准测试中表现良好,并提供量化版本和泰米尔语数据集用于微调和评估。
Bio-Medical-Llama-3-8B - 适用于生物医学领域的精细化文本处理语言模型
Bio-Medical-Llama-3-8BGithubHuggingface临床决策医学大模型开源项目模型生物医学
Bio-Medical-Llama-3-8B模型在定制的BioMedData数据集上进行微调,特别适用于生物医学应用。通过超过500,000条多样化的样本,这一模型在生物医学领域展现高质量的知识覆盖。它能够生成与生物医学相关的文本,为研究人员和临床医生提供有价值的支持,但在高风险场景中使用时需确保信息准确性并负责任地应用。
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。
CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。
Halu-8B-Llama3-v0.35-GGUF - Halu-8B-Llama3-v0.35量化版本选择指南,助力性能优化
GithubHalu-8B-Llama3-v0.35Huggingfacehuggingface-clitransformers开源项目文本生成模型量化
项目Halu-8B-Llama3-v0.35提供多种量化版本,通过不同的量化类型优化模型性能,以适应各类RAM和VRAM的需求。可选择K-quants或I-quants,满足特定场景下的性能需求。高质量的I-quants适用于CPU和Apple Metal,性能优于传统K-quants但不兼容Vulcan,并附有详细的性能图表和量化指南,帮助选择适合的量化版本。
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