Llama-3-Taiwan-8B-Instruct

基于Llama-3架构的大规模双语语言模型专注中英文处理

Huggingface 开源项目大型语言模型深度学习模型人工智能中文对话 Github Llama-3-Taiwan

Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。

Chinese-LLaMA-Alpaca-3 - 中文Llama-3大模型及其精调版本的特性

GithubLlama-3-Chinese中文大模型开源开源项目性能提升指令精调

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本，涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能，可广泛适用于多种中文文本处理任务。

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

GithubHuggingfaceLlama3.1ORPO中文聊天模型开源项目机器学习模型自然语言处理

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。

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-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化

这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

Llama-2-13b-chat-hf - Meta开发的130亿参数大语言模型支持多种自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型对话系统开源项目模型模型训练

Llama-2-13b-chat-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型经过对话任务微调,在多项基准测试中表现优异,支持文本生成、问答等自然语言处理任务。Llama-2采用公开数据集训练,不含Meta用户数据,提供商业许可。此Hugging Face版本便于研究和开发使用。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

Llama3-OpenBioLLM-8B - 医疗领域的开源语言模型，助力创新与研究

GithubHuggingfaceOpenBioLLM-8B临床问答开源项目模型生物医学自然语言处理训练技术

OpenBioLLM-8B是一个由Saama AI Labs开发的开源生物医学语言模型。该模型通过先进技术和8亿参数的设计，实现了在生物医学任务中的高效表现，超过了同类模型的基准测试。其专注于满足医学和生命科学领域的语言需求，基于大量高质量的生物医学数据进行训练，能够高效生成和理解专业文本，为医疗创新提供支持。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

GithubLlama 3Meta人工智能大语言模型开源开源项目

Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

Llama-2-7B-CAT - 改进大型语言模型的性能与应用策略

GithubHuggingfacemeta-llama开源项目技术规格模型环境影响训练数据

此项目专注于提升大型语言模型的性能，研究如何通过有效的训练方法进行改进。用户可以通过示例代码快速了解使用方法及模型的应用场景与局限性。

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