llama-30b-instruct-2048

语言处理模型，专为增强文本生成能力设计

伦理考量 Huggingface Github 高性能开源项目 LLaMA 模型 AI绘图数据集

Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发，基于LLaMA架构，优化用于生成文本，支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色，并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破

GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化

该项目通过llama.cpp进行量化，优化了模型的嵌入和输出权重，使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色，如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式，支持多样化的计算资源和硬件环境，以满足不同的使用需求，包括低内存和ARM芯片的优化场景。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

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Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

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。

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-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-3.2-3B-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 - 提升对话生成效果的指令调优语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3Meta开源项目指导调整模型语言模型责任与安全

Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族，提供8B和70B参数选项，经过预训练和指令调优，专为对话生成优化。模型采用Transformer架构，并通过监督微调和人类反馈强化学习，实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布，提供商用许可证，用于商业与研究，需遵循相关使用政策。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF采用了最新的GGUF格式，替代了不再支持的GGML，提升了大规模文本生成的性能。它兼容多种客户端与库，从llama.cpp到进阶GPU工具，包括Python库和用户友好的图形界面，如LM Studio和text-generation-webui，以及适用于故事创作的KoboldCpp。此更新提升了模型推理效率，具有广泛的兼容性，适用于多种系统平台，实现快速响应与多功能扩展。

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。

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