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

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Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - 多语言模型优化文本生成与对话

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Llama 3.2作为多语言生成模型，通过优化变换器架构，在文本生成和对话中表现出色，适用于商业和研究。支持英语、德语、法语等多种语言，并可通过监督微调和人类反馈提升性能，特别在信息检索和总结任务中表现优异。使用需遵循许可协议。

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-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型

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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。

Llama-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型

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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 多硬件兼容的Llama-3.2量化模型

ARM推理GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored嵌入权重开源项目数据集模型量化

LLama-3.2-3B-Instruct模型经过imatrix量化处理，确保在多种硬件配置（如ARM架构）下的高效表现。可在LM Studio中运行并支持多种格式选择，以满足不同内存和性能要求。通过huggingface-cli下载特定文件或全集成，方便易用。K-quants和I-quants提供多样化速度与性能的选择，是研究及开发人员的灵活工具。用户反馈能有效提升量化模型的适用性。

Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型

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Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。

Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型

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这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型，支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式，可用于开发聊天应用及系统集成。

Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理

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Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型，用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建，集成视觉适配器，支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异，超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度，采用60亿(图像,文本)对训练，知识覆盖至2023年12月。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF - NVIDIA定制Llama 3.1模型提升AI回答质量

GithubHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-70B-InstructNVIDIA人工智能大型语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF是NVIDIA基于Llama 3.1定制的大语言模型，旨在提高AI回答的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和MT-Bench等自动评估基准上表现优异，超越了GPT-4和Claude 3.5等主流模型。通过RLHF技术训练，该模型能够准确回答问题并提供有价值的回应。开发者可以使用Hugging Face Transformers库部署该模型，但需要至少2个80GB GPU支持。

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