Mixtral-8x7B-v0.1

多语言预训练大语言模型超越Llama 2 70B性能

模型优化 Mixtral-8x7B Huggingface 模型大语言模型稀疏混合专家 Github 开源项目 Hugging Face

Mixtral-8x7B是一款预训练的生成式稀疏专家混合大语言模型,在多数基准测试中性能优于Llama 2 70B。该模型支持法语、意大利语、德语、西班牙语和英语等多语言处理。开发者可通过Hugging Face transformers库或vLLM部署使用,并可采用半精度、8位和4位量化等方法降低内存占用。作为基础模型,Mixtral-8x7B不含内置审核机制,使用时需注意。

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TowerBase-7B-v0.1 - 增强翻译及多语种任务的多语言模型性能

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Meta-Llama-3-8B - Meta发布Llama 3系列8B参数大语言模型

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Meta-Llama-3-8B是Meta公司最新发布的大语言模型,采用优化的Transformer架构,具有8B参数规模和8k上下文窗口。该模型在15万亿以上token的数据上预训练,通用能力和特定任务表现均有提升。模型适用于对话、文本生成等场景,并提供开发工具支持应用开发和微调。

TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2 - Mistral架构多语言翻译模型实现十种语言互译及语言处理

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TowerInstruct-Mistral-7B-v0.2是一款经TowerBlocks数据集微调的7B参数语言模型。该模型支持英语、德语、法语等十种主要语言，具备句子及段落翻译、术语识别翻译、上下文感知翻译等核心能力。同时集成自动后期编辑、命名实体识别、语法纠错和释义生成等功能。与13B版本相比，保持相近性能的同时将模型规模减半。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

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Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

mixtral-offloading - Mixtral-8x7B模型高效推理的实现方法

CPUGPUGithubHQQMixtral-8x7BMoE开源项目

该项目实现了Mixtral-8x7B模型的高效推理，使用混合量化和MoE卸载策略。通过HQQ量化方案分别处理注意力层和专家层，使模型适应GPU和CPU内存。每层的专家单独卸载并在需要时重新加载到GPU，活跃专家存储在LRU缓存中以减少GPU-RAM通信。更多技术细节和结果请参阅技术报告。

suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本提升跨语言对话性能

GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练

Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型，经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力，同时显著提升了多语言对话表现，涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中，其成绩与顶级7B模型相当，展现了强大的跨语言对话能力。

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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型具备128K上下文处理能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。

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