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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated

Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制,同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本,便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。

InferLLM - 轻量化语言模型推理框架,兼容多种模型格式和设备
GithubInferLLMllama.cpp多模型兼容开源项目模型推理高效率
InferLLM 是一个高效简洁的语言模型推理框架,源于 llama.cpp 项目。主要特点包括结构简单、高性能、易于上手,并支持多模型格式。目前兼容 CPU 和 GPU,可优化 Arm、x86、CUDA 和 riscv-vector,并支持移动设备部署。InferLLM 引入了专有 KVstorage 类型以简化缓存和管理,适合多种应用场景。最新支持的模型包括 LLama-2-7B、ChatGLM、Alpaca 等。
Ollama - 接入与定制大型语言模型
AI工具AI开发Gemma 2Llama 3.1MistralPhi 3大型语言模型模型训练热门
Ollama 提供丰富的大型语言模型选择,包括 Llama 3.1、Phi 3、Mistral、Gemma 2 等,适用于 macOS、Linux 和 Windows 进行高效的语言处理任务。平台支持用户按需自定义模型,并提供便捷的下载服务。
llama2 - 基于Meta开源Llama 2模型的优化轻量级聊天机器人
GithubLlama 2Llama2-7BMetaReplicateStreamlit开源项目
此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型,尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构,可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外,还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。
Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型,兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式
Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型
项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集,兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口,支持多种硬件配置,用户可快速下载与测试。
CogVLM2 - 基于Llama3-8B的GPT4V级开源多模态模型
CogVLM2CogVLM2-VideoGithubMeta-Llama-3-8B-Instruct图像理解开源项目视频理解
CogVLM2是基于Meta-Llama-3-8B-Instruct的下一代模型系列,在多项基准测试中表现优异,支持中英文内容和高分辨率图像处理。该系列模型适用于图像理解、多轮对话和视频理解,特别适合需要处理长文本和高分辨率图像的场景。CogVLM2系列还支持8K内容长度,并在TextVQA和DocVQA等任务中显著提升表现。体验更先进的CogVLM2和CogVLM2-Video模型,迎接未来视觉智能挑战。
PurpleLlama - Meta推出全面AI安全工具集 推动负责任生成式AI发展
AI安全GithubPurple Llama开源模型开源项目生成式AI网络安全
Purple Llama是Meta开发的开源AI安全项目,为开发者提供全面工具和评估标准。该项目包含Llama Guard输入输出防护工具和CyberSec Eval网络安全基准,采用开放许可支持研究和商业应用。Purple Llama旨在推动AI信任与安全标准的社区协作,促进负责任的生成式AI技术发展。
Chinese-LLaMA-Alpaca - 中文NLP开源模型,深化语义理解与执行技术
Github中文Alpaca中文LLaMA大模型开源开源项目指令精调
Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目致力于提升中文NLP的处理效率和效果,通过扩展中文词表并使用中文数据进行二次预训练,大幅增强了中文文本的编解码能力。该项目提供了完善的模型下载、部署和训练指导,支持多种生态系统和快速本地部署,适合高质量文本生成和多轮对话任务。同时,通过开源和社区合作,推动开源大模型技术研究及应用。
distributed-llama - 优化大型语言模型的分布式计算性能
Distributed LlamaGithubLlama 3Python 3TCP socketsTensor parallelism开源项目
通过分布式计算技术,分散大型语言模型(LLMs)的工作负载到多个设备上,即使是性能较弱的设备也能运行强大的LLMs。项目使用TCP sockets同步状态,用户可以使用家庭路由器轻松配置AI集群,实现显著加速效果。Distributed Llama支持多种模型架构,提供简便的设置和操作方法,用户可以在本地运行大规模语言模型。
LLaMa2lang - 优化LLaMa3-8B模型性能,支持多语言微调和翻译
GPUGithubLLaMa3RAG开源项目翻译语言微调
LLaMa2lang提供便捷脚本,微调LLaMa3-8B模型以适应不同语言。结合RAG和翻译模型,将数据集OASST1翻译为目标语言,进行数据集成和细调,并支持推理。支持DPO和ORPO等优化方法,进一步提升模型回答质量,兼容多个基础模型与翻译架构。
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