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DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF

DeepSeek量化聊天模型介绍与常用配置

DeepSeek-V2-Lite-Chat-GGUF通过多种量化版本适配多样需求,其中推荐Q5_K_M版本以保证质量。用户可通过LlamaEdge实现模型运行,并根据多种上下文配置,应对不同应用场景。

YuLan-Chat - 中国人民大学开发的双语大语言模型 支持4K上下文
GithubYuLan-Chat中英双语人工智能大语言模型开源项目课程学习
YuLan-Chat是中国人民大学高瓴人工智能学院开发的开源大语言模型,专注中英双语能力。通过大规模预训练和课程学习,提升了语言能力、实用性和安全性。支持4K长上下文,扩充词表优化中文处理。最新版YuLan-Chat-3-12B在MMLU、C-Eval等多项基准测试表现优异,展现了卓越的双语能力和通用智能水平。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - 结合先进AI技术的对话与功能调用模型
GithubHermes 2HuggingfaceRLHF函数调用合并模型开源项目模型结构化输出
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B是通过RLHF优化的模型,结合了超级智能AI和Llama-3的优势,可实现对话和结构化数据的生成。其支持多轮对话与功能调用的ChatML格式,为用户提供灵活的交互模式,适用于多种使用场景。其功能强大且接口设计直观,在语义理解和信息整合方面表现出色,适合需要综合AI能力的专业应用。
docker-llama2-chat - 通过Docker快速部署LLaMA2大模型的方法介绍
DockerGithubLLaMA2MetaAITransformers开源项目量化
项目介绍了如何通过Docker快速部署LLaMA2大模型,支持官方7B、13B模型及中文7B模型。用户只需三步即可上手,并提供量化版本支持CPU推理。详细教程和一键运行脚本帮助用户轻松构建和运行模型。
llama3-Chinese-chat - llama3中文版上线,提供多样化微调和部署选项
API部署Githubllama3中文化开源项目微调模型训练
llama3中文版本发布,提供丰富中文对话数据集和多种微调选项(如DPO、SFT、RLHF)。项目包含详细的API部署教程、本地LMStudio教程和vLLM云端部署方式,适用于不同用户需求。欢迎加入,完善中文AI模型。
Qwen2.5-72B-Instruct-GPTQ-Int8 - 支持多语种和长文本处理的先进AI模型
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目指令调优模型长文本处理
Qwen2.5的最新版通过改进知识、编码和数学能力,支持包括中文在内的29种语言,能够处理长文本并生成超过8K字符的文本。此72B参数的8位量化模型在指令遵循和结构化输出生成上有显著提升,有助于Chatbot角色扮演与多样化提示的实现。
mpt-7b-chat - 对MPT-7B-Chat模型的优化及其在开源LLaMA对话生成中的进展
GithubHuggingfaceMPT-7B-ChatMosaicMLTransformer对话生成开源开源项目模型
MPT-7B-Chat是MosaicML开发的对话生成模型,通过微调著名数据集提高生成效果,采用去掉位置嵌入的改进型解码器架构及FlashAttention、ALiBi等创新技术,支持较长序列训练与微调。此模型在MosaicML平台研发,可通过MosaicML与Hugging Face加载,尽管输出可能包含错误或偏见,仍为开发者提供了一个开源的对话生成提升工具。
deep-chat - 可定制的AI聊天组件,轻松集成至任意网站
AI聊天组件API连接Deep ChatGithub开源项目深度聊天2.0自定义功能
Deep Chat是一款高度可定制的AI聊天组件,能够无缝集成到任何网站。支持连接多种API,包括流行的ChatGPT等AI服务,提供摄像头捕捉、语音输入输出、文件传输等功能。全新2.0版本优化了用户体验和配置选项,带来卓越的聊天体验。
Qwen2.5-7B-Instruct-AWQ - 优化的大规模语言模型,支持长文本处理与多语言生成
GithubHuggingfaceQwenQwen2.5多语言支持开源项目指令跟随模型长文本处理
Qwen2.5 增强版在知识获取、编程和数学能力上有显著提升,支持最大128K的长文本处理及29种语言,优化用于指令追踪和生成结构化数据,尤其适合聊天机器人应用。
BotChat - 创新评估大语言模型多轮对话能力的基准
BotChat BenchmarkGPT-4GithubLLM对话生成开源项目评估
BotChat基准测试通过分析大语言模型生成的对话评估多轮聊天能力。基于MuTual-Test数据集,该项目生成了大规模模型对话数据,并采用单轮评估、BotChat Arena和人类对话对比等方法全面评估主流LLM对话质量。研究发现GPT-4表现最佳,部分小型开源模型在短对话中也有不错表现。这一创新基准为改进LLM对话能力提供了新思路。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - Llama-3.1-8B-Lexi开源量化模型概览
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2开源项目权重模型模型文件量化高质量
项目介绍了Llama-3.1-8B-Lexi不同量化模型版本,涵盖从高性能到轻量化版本。基于llama.cpp的imatrix量化选项,模型支持在LM Studio中运行。项目提供从完整F32权重到轻量化IQ2_M版本的多种选择,适合不同内存及质量需求的用户,并提供详细的下载和性能指引,帮助在系统RAM与GPU VRAM间找到平衡。
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