vicuna-13b-v1.5-16k

基于Llama 2的开源对话模型支持16K长文本处理

大语言模型 Llama 2 Vicuna 模型 Github 机器学习开源项目 Huggingface 人工智能助手

Vicuna-13b-v1.5-16k是LMSYS团队基于Llama 2开发的开源对话助手。该模型利用ShareGPT平台收集的12.5万条对话数据进行微调，通过线性RoPE缩放技术实现16K字符的上下文处理。经过标准基准测试、人工评估和LLM评判的多维度验证，主要应用于自然语言处理、机器学习和人工智能领域研究。模型开放命令行界面和API接口，便于研究人员和开发者使用。

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LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用

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Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列，具备7亿到70亿参数，专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异，能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构，通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款，支持用于英语的商业和研究。

LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型

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LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型，通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略，适用于多文档问答和长文本摘要等场景，支持API调用和本地部署。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手基于3万亿token训练

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TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型，使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调，支持chatml格式，具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性，同时适用于计算资源受限的场景，为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。

Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型，支持对话和文本生成

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Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出，具有128K的上下文长度，采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异，适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证，允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 - 基于Llama 2架构的轻量级对话模型

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TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0是一个基于Llama 2架构的轻量级对话模型，仅有1.1B参数。该模型在3万亿tokens上预训练，并通过UltraChat数据集微调和DPO训练实现对齐。它采用与Llama 2相同的架构和分词器，易于集成到现有Llama项目中。其紧凑设计使其适用于计算和内存资源受限的应用场景。

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-llamafile - 紧凑型1.1B Llama Chat模型，适用于多种计算需求

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TinyLlama-1.1B-Chat经过3万亿个tokens的预训练，并在90天内优化完成。它提供API和CLI接口，采用与Llama 2相同的架构和分词器，适合内存和计算受限的环境，可以兼容多种开源项目。模型在合成数据集上的微调和与开源工具的对齐，增强了对话生成的多样性和准确性，适用于各种自然语言处理应用。

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