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

数据集 Llama-2-7B-32K-Instruct Github 开源项目 Together API 指令微调长上下文聊天模型 Huggingface 模型

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。

Github

Huggingface

介绍相关项目

llama3-8b-cpt-sea-lionv2.1-instruct - 细调提升东南亚多语言模型的指令执行与交互表现

GithubHuggingfaceLlama3东南亚多语言开源项目指令微调模型模型评估

Llama3 8B SEA-Lionv2.1 Instruct是一种为东南亚设计的多语言大模型，支持英语、印尼语、泰语、越南语等。与前版本相比，模型在指令执行和交互能力上有显著提升。经过细致的指令调整，模型引入本地化和翻译处理以保证数据适用性与自然性。模型可通过Huggingface访问，需指定Transformers库版本，并注意模型安全性未经特别调校。参与项目改进可通过GitHub。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力

GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据

基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集，对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次，专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异，并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能，需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发，访问需遵循相关商业许可证。

Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview - 基于Chat Vector技术的Llama-3-8B语言模型在多语言生成中的应用

GithubHuggingfaceLlama-3TRC计划pytorch开源项目模型生成模型语言模型

Llama-3-KoEn-8B-Instruct-preview项目是基于TPUv4-256的继续预训练语言模型，结合Chat Vector技术。尽管尚未对韩语指令集进行微调，但为新型聊天和指令模型的开发提供了重要基础。项目中包括详细的示例代码，展示了该模型在文本封装和生成方面的能力，适合需要深入语义生成和自然语言处理的开发者。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态语言模型，可处理图像和文本输入并生成文本输出。该模型在视觉识别、图像推理和描述任务中表现优异，性能超越多个开源和闭源多模态模型。基于Llama 3.1文本模型，采用优化的Transformer架构，通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持128k上下文长度，在大规模图像-文本对数据上训练，具备多语言处理能力。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型

GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型

项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型，优化针对中英用户，支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练，提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调，并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型，亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。

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。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品，支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成，适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。

llama-3-2-1b-sft - 超大规模对话数据集的精细调优AI模型

GithubHuggingfacellama-3-2-1b-sft开源项目微调模型训练数据集超参数超大规模语言模型

该项目将NousResearch的Llama-3.2-1B模型进行精细调优，使用HuggingFaceH4/ultrachat_200k数据集以提高对话处理性能。在多GPU分布式训练中，使用Adam优化器和余弦学习率调度策略，该模型在验证集上的损失率降低至1.2759。适用于广泛的自然语言处理应用，特别是在对话生成和交互式AI领域中。

项目侧边栏1

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