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Llama-2-7B-32K-Instruct

长上下文对话模型,支持自定义微调和高效推理

Llama-2-7B-32K-Instruct是开源长上下文对话模型,微调自高质量指令和对话数据。适用于长上下文的摘要与问答任务,通过评估与多款顶尖模型对比。在Together API的支持下,用户可自定义微调以提升性能。模型数据与使用方法已完全开放,方便个性化开发。建议安装Flash Attention V2以提高推理效率。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored - 基于Llama架构的无审查指令型大语言模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored人工智能内幕交易开源项目模型模型训练自然语言处理
Llama-3.2-3B-Instruct的无审查变体模型,通过优化训练减少了过度的内容限制。模型在保持原有性能的基础上实现了更自然的对话交互,对敏感话题提供中立的信息响应。支持Python框架和vLLM快速部署,主要面向AI研究领域的开放对话系统开发。
Llama-3-8B-Instruct-262k - 增强长距离上下文处理,支持自主助手功能
GithubHuggingfaceLlama-3定量模型开源项目模型生成式模型自监督学习长上下文
Llama-3 8B-Instruct-262k通过优化RoPE theta,将上下文处理长度从8k扩展至超160k。由Gradient开发并借助Crusoe Energy的算力资源,展示了该模型在低训练条件下的长上下文处理能力,同时通过微调增强了其聊天功能。采用NTK-aware插值及数据驱动的RoPE theta优化,结合渐进式训练策略,在高性能集群中实现了多达262144 tokens的上下文扩展训练,并提供了多种量化版本以适应不同应用场景。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署
GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型
基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型,采用q4f32_1量化方案,针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能,可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力,适合构建轻量级AI对话应用。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
Llama-3-8B-Instruct-v0.8 - 高效文本生成的先进开源模型
GithubHuggingfaceLlama-3-8B-InstructOpen LLM Leaderboard开源项目文本生成机器学习模型量化
本页面介绍了Llama-3-8B-Instruct-v0.8模型,该模型是在MaziyarPanahi的Llama-3-8B-Instruct-v0.4基础上开发的,专注于高效的文本生成。它在AI2推理挑战、HellaSwag等多个基准测试中表现出色,是前五名8B模型之一。量化的GGUF变体使其在多种应用场景下性能更高效,详细的评价结果请参考开放LLM排行榜。
llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型,适用于多平台的高效问答
GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型
该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本,专为提升对话与问答表现而设计,支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验,详情与说明参见GitHub页面。
Meta-Llama-3-8B-Instruct - Meta开发的大规模语言模型 支持多种自然语言处理任务
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct是Meta公司开发的大型语言模型之一,参数规模为8B。该模型经过指令微调,优化了对话性能,在多项行业基准测试中表现优异。模型采用改进的Transformer架构,具有8k上下文窗口,适用于英语的商业和研究场景。它可用于开发聊天助手、生成文本等多种自然语言处理应用,在开发过程中重点关注了实用性和安全性。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化,提升对话和信息处理效率
GithubHuggingfaceLlama 3.2优化多语言对话开源项目模型生成模型行业基准
这个项目提供了经过优化的多语言大语言模型,提升了对话应用的效果和效率。Llama 3.2系列在1B和3B规格中进行了预训练及指令优化,能够处理信息提取和文本总结等多种任务。该模型在常用的行业基准测试中表现优于许多其他开源和闭源模型。SanctumAI通过量化增加了模型的操作效率,并提供多种量化选项以适应不同的硬件需求。在多语言对话的使用案例中,这些优化后的模型确保了良好的性能表现。
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。
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