Llama-Guard-3-8B

多语言内容安全分类器助力AI对话保护

transformers Huggingface 内容安全分类模型 Llama Guard 3 Github 开源项目多语言支持 MLCommons

Llama Guard 3是基于Llama 3.1-8B模型微调的内容安全分类器，可审核AI系统的输入输出，识别14类有害内容。它支持8种语言，针对搜索和代码解释器等场景优化，提高了大型语言模型的安全性。该模型通过API调用即可进行内容审核，为AI应用提供安全保障。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored - 基于Llama架构的无审查指令型大语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored人工智能内幕交易开源项目模型模型训练自然语言处理

Llama-3.2-3B-Instruct的无审查变体模型，通过优化训练减少了过度的内容限制。模型在保持原有性能的基础上实现了更自然的对话交互，对敏感话题提供中立的信息响应。支持Python框架和vLLM快速部署，主要面向AI研究领域的开放对话系统开发。

Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可

Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型，通过优化的Transformer架构和多语言对话定制，尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言，可进行超越官方语言的定制训练，以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性，提供高效的多语言文本生成能力，助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定，确保使用场景的安全性和合规性。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型社区许可协议

Meta的多语言大模型Llama 3.2支持多种语言，优化对话与摘要任务。模型提供1B和3B版本，通过监督微调和人类反馈强化学习提升互动有用性与安全性。采用优化的Transformer架构，并利用Grouped-Query Attention提升推理能力。开发者可以根据需求进行模型微调。模型发布于2024年9月25日，采用商用许可协议，建议在商业与研究中谨慎使用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能多语言支持大语言模型开源许可开源项目模型

Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议

Meta推出的多语言开源语言模型，支持8种语言，旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优，Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构，利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证，应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等，不仅提高了AI模型输出的质量，还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。

safeguards-shield - 增强人工智能应用的安全防护开发工具

GithubLLMsSafeguards Shield保护层安全风险工具包开源项目

Safeguards Shield是一个旨在安全、可靠使用大型语言模型(LLMs)的开发者工具包。本工具包提供保护层功能，能够防御恶意输入并过滤模型输出，使AI应用从原型快速转向生产阶段。此外，包含超过20种即用型检测器，为生成式AI(GenAI)应用提供全面的安全保障，并助力缓解LLM的可靠性与安全隐患。工具包还支持监控事件、成本及关于AI的责任指标，支持应用的长期发展。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

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Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

LlamaGuard-7B-AWQ - 使用低位量化技术提升模型推理速度和效率

AWQGithubHuggingfaceLlamaGuard 7B安全分类安装指南开源项目模型模型量化

LlamaGuard-7B-AWQ采用了AWQ的4位量化技术，提升了模型在Linux和Windows平台上的推理效率和精度，需使用NVidia GPU。此模型相较于传统GPTQ设置，具备更快速度和良好的输出质量，兼容Text Generation Webui、vLLM及Transformers等系统，支持多用户推理服务，适合对时延和精度有较高要求的应用场景。

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