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开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型,旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型,以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练,在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重,支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

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。
Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型,支持对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元模型多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出,具有128K的上下文长度,采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异,适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证,允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
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。
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
AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练
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。
Meta-Llama-3-8B - Meta发布的新一代大规模语言模型Llama 3
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理
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-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-Storm-8B人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型微调
Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并,它在10个基准测试中显著超越原始模型,包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%,TruthfulQA提升9%,函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式,为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。
llama-3 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全
Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族,提供8B和70B参数选项,经过预训练和指令调优,专为对话生成优化。模型采用Transformer架构,并通过监督微调和人类反馈强化学习,实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布,提供商用许可证,用于商业与研究,需遵循相关使用政策。
llama-2-7b-chat-bnb-4bit - 开源LLM模型训练加速工具实现2至5倍速提升并节省70%内存
GithubHuggingfaceLlama-2Unsloth人工智能大语言模型开源项目模型模型微调
该开源项目致力于优化大语言模型的训练过程,通过创新技术为Mistral、Gemma、Llama 2等主流模型提供训练加速解决方案。基于Colab平台的多个训练笔记本支持对话及文本补全功能,可实现2-5倍的训练速度提升,并将内存占用降低70%。项目支持GGUF格式导出及vLLM、Hugging Face平台部署,为计算资源受限的AI开发团队提供了高效的模型训练方案。
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
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言大语言模型开源开源项目模型
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。
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