Sheared-LLaMA-1.3B-ShareGPT

优化Sheared-LLaMA模型训练，提高语言模型响应能力

模型训练 ShareGPT 开源项目模型 Sheared-LLaMA Github 结构剪枝自然语言处理 Huggingface

该项目通过10,000个指令响应对优化Sheared-LLaMA-1.3B模型，提升语言模型效率和性能。该模型可通过transformers.LlamaModelForCausalLM加载，适用于多种应用场景。

llama2_xs_460M_experimental - 了解LLaMA与LLaMa 2的小型实验版本及其精简模型参数

GithubHuggingfaceLLaMa 2MMLUTokenization大模型开源开源项目模型

项目呈现Meta AI的LLaMA与LLaMa 2开源重现版本，并采用缩小的模型参数：llama1_s为1.8B，llama2_xs为460M。训练基于RedPajama数据集，使用GPT2Tokenizer分词，支持通过HuggingFace Transformers库直接加载以及文本生成。模型在MMLU任务中表现评估，其中llama2_xs_460M在0-shot和5-shot中分别得21.13和26.39的分数。

Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

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。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF - 高效微调的3B参数英文指令型大语言模型

AI开发GithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目模型模型训练深度学习

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目

GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人

Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本，适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术，在保持性能的同时减小体积，适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

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。

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

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

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。

Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k - 优化Llama-3上下文长度以提升AI应用性能

GithubHuggingfaceLlama-3RoPE theta开源项目模型渐进训练自定义AI模型长上下文

Llama-3模型经过Gradient的优化，具备长上下文处理能力，改善了对话功能。项目采用NTK感知插值技术优化RoPE theta，极大提高了训练速度和效率。模型在Q&A任务中表现优异，仅次于GPT-4和Yi，适用于多种业务中的自主助手。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic - 多语种量化优化模型，显著降低内存占用

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic多语言支持开源项目文本生成模型模型优化量化

通过将权重和激活量化为FP8格式，该项目优化了Llama-3.1-Nemotron模型，显著降低了GPU内存与磁盘的占用。模型适用于商业与研究，支持多语言开发和会话助手的构建。利用vLLM，可以实现高效部署并具有OpenAI兼容性。Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-FP8-dynamic在诸多测试中表现优良，在Arena-Hard评估中达99.41%的恢复率。

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