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Llama3-8B-Chinese-Chat

多功能中英文指令语言模型

Llama3-8B-Chinese-Chat基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型,针对中英文用户进行指令调优,提供角色扮演和工具使用功能。其最新的v2.1版本通过扩大数据集,提升数学运算和角色扮演能力,同时减少中英文混杂的回复。项目提供详细的使用指南,适用于多种使用场景,是学习和应用高级自然语言处理技术的优秀工具。

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。
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-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型
GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化
Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型,专为对话场景优化。在基准测试中表现优异,可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数,适配不同硬件配置,实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3 - 轻量级高性能AI聊天助手 基于3万亿token训练
GithubHuggingfaceTinyLlama大语言模型对话模型开源项目模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.3是一个基于Llama 2架构的轻量级开源语言模型,使用1.1B参数在3万亿tokens上预训练。模型采用OpenAssistant数据集微调,支持chatml格式,具有部署灵活、资源占用少等特点。TinyLlama保持了与Llama生态系统的兼容性,同时适用于计算资源受限的场景,为AI聊天应用提供了一个高效实用的解决方案。
Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta推出Llama 3系列大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元模型大型语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama 3是Meta开发的新一代大型语言模型系列,提供8B和70B两种参数规模。该模型针对对话场景进行优化,在行业基准测试中表现出色。Llama 3采用优化的Transformer架构,支持8k上下文长度,适用于助手式聊天和多种自然语言生成任务。模型开发过程注重提升实用性和安全性,可用于商业及研究目的。
Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成
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-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。
Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言对话和任务型AI模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth大语言模型开源开源项目模型模型微调
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta公司开发的多语言大型语言模型,专为对话和任务处理而优化。该模型支持8种主要语言,在行业基准测试中表现出色。采用优化的Transformer架构,结合监督微调和人类反馈强化学习技术,Llama-3.2系列模型具备强大的推理能力和应用灵活性,适用于广泛的对话和任务处理场景。
llama-3-youko-8b-instruct - Llama 3架构日英双语指令模型集成多种优化技术
GithubHuggingfaceLlama3开源项目日英双语模型神经网络训练自然语言处理语言模型
Llama-3架构的8B参数指令模型通过监督微调(SFT)、Chat Vector与直接偏好优化(DPO)技术训练而成。模型整合OpenAssistant、MetaMathQA等数据集,支持日英双语交互,采用32层4096隐藏层transformer架构。通过参数合并和DPO优化增强了指令理解能力,可应用于自然语言交互场景。
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-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型 支持对话和代理任务
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-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。
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