vicuna-7b-v1.3

开源对话AI助手基于LLaMA高性能微调

Huggingface 模型大语言模型聊天助手 Github Vicuna 开源项目 LLaMA FastChat

Vicuna-7b-v1.3是LMSYS开发的开源对话AI助手，基于LLaMA模型微调。该项目利用约125K条ShareGPT用户对话数据进行监督式指令微调训练，主要用于大型语言模型和聊天机器人研究。Vicuna提供命令行界面和API接口，便于研究人员和爱好者在自然语言处理、机器学习和人工智能领域进行实验。模型在标准基准测试、人类偏好和LLM评判方面表现优异，详细评估结果可在其论文和在线排行榜中查看，是AI对话研究的有力工具。

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介绍相关项目

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-3-8B-4bit-UltraChat-Ita - 意大利语高效文本生成模型

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Llama-3-8B-4bit-UltraChat-Ita项目利用Unsloth和Huggingface的TRL库，使训练速度提高了两倍。此模型基于unsloth/llama-3-8b-bnb-4bit进行优化，专为意大利语而设计，并在多个标准化准确率测试中表现良好。详细性能对比请参见意大利语言模型排行榜。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

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Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

llama-gpt - 私密自托管聊天机器人LlamaGPT，支持Nvidia GPU和Code Llama模型

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LlamaGPT是一个自托管、离线的ChatGPT类聊天机器人，基于Llama 2开发，确保100%数据隐私，无需数据外传。最新版本新增对Code Llama模型和Nvidia GPU的支持，可在各类硬件上灵活部署，包括但不限于umbrelOS家庭服务器、M1/M2 Mac以及支持Docker的系统。LlamaGPT支持多种模型，包括但不限于7B至70B模型，且兼容OpenAI API，开发者友好，便于集成和功能扩展。

Open-LLaVA-NeXT - 多模态大语言模型实现视觉语言对齐和指令微调的开源项目

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Open-LLaVA-NeXT是一个复现LLaVA-NeXT系列模型的开源项目。它提供开源训练数据和检查点，基于LLaVA代码库进行修改。该项目支持CLIP-L-336视觉编码器以及Vicuna-7B和LLaMA3-8B等语言模型。通过特征对齐和视觉指令微调两个阶段的训练，Open-LLaVA-NeXT实现了多模态能力，在多项评估任务中表现优异。

Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模

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Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模，涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化，已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练，获多个企业支持。

llama - Meta开源的大语言模型

AI大模型AI工具AI开发Llama 2Llama堆栈Llama模型PurpleLlama模型训练热门

meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

ChatGLM2-6B - 基于GLM技术开发的中英双语对话模型

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ChatGLM2-6B，基于GLM技术开发的中英双语对话模型，1.4T中英数据预训练后展现出改善的多语言处理效果，支持长达32K的上下文长度，新技术支持更快的推理速度和更好的对话体验。适用于学术研究和商业应用，如聊天机器人和客服AI，提供技术支持与灵活部署方案。

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

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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-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。

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