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

Meta Github 开源项目内容安全文本生成模型许可 Llama 3.2 Huggingface 模型

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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Llama 3是Meta开发的新一代大型语言模型系列,提供8B和70B两种参数规模。该模型针对对话场景进行优化,在行业基准测试中表现出色。Llama 3采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度,适用于助手式聊天和多种自然语言生成任务。模型开发过程注重提升实用性和安全性,可用于商业及研究目的。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性

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Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

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。

Meta-Llama-3-8B - Meta发布的新一代大规模语言模型Llama 3

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Meta-Llama-3-8B是Meta发布的新一代大语言模型,拥有80亿参数规模。该模型在超过15万亿token的公开数据上预训练,经过指令微调后在对话任务中表现出色。模型采用优化的Transformer架构,支持8K上下文长度,在安全性和实用性方面进行了优化。适用于商业和研究用途,可用于开发聊天助手等多种自然语言生成应用。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式，替代了不再支持的GGML，提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库，从llama.cpp到进阶GPU工具，包括Python库和用户友好的图形界面，如LM Studio和text-generation-webui，以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率，具有广泛的兼容性，适用于多种系统平台，实现快速响应与多功能扩展。

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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

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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。

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