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Chinese-LLaMA-Alpaca-2

基于Meta发布的可商用大模型Llama-2开的中文LLaMA&Alpaca大模型的第二期项目

Chinese-LLaMA-Alpaca-2项目基于Meta的Llama-2模型开发,提供了全新的中文LLaMA-2基座模型和Alpaca-2指令精调大模型,专注于优化中文词表和扩展模型训练。模型支持大规模中文数据增量训练,显著提升中文语义和指令理解能力。支持4K至64K上下文长度,实现人类偏好对齐,提供多种工具支持部署和应用推广。适用于企业和研究机构进行语言模型深度研发和实用应用,如对话系统和文本分析等。

Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型对话系统开源项目模型
Llama-2-7B-Chat-GPTQ是Meta发布的Llama 2对话模型的量化版本。该模型针对对话场景进行了优化,在多项基准测试中表现出色。它提供多种量化参数选项,可适应不同硬件环境。这个开源模型在性能上可与部分闭源商业模型相媲美,为开发者提供了强大的对话AI解决方案。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
Chinese-Vicuna - 中文LLaMA模型的低资源指令微调方案
AI模型Chinese-VicunaGithubLLaMALoRA开源项目自然语言处理
Chinese-Vicuna项目旨在低资源环境下训练中文LLaMA模型。该方案可在单个RTX-2080TI上进行指令微调,在RTX-3090上实现长上下文多轮对话。具有参数效率高、显卡友好和易部署等特点,支持7B和13B模型微调及垂直领域应用。项目提供完整的训练、推理和部署代码,以及多种优化工具。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升
AI助手GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM开源项目模型模型量化语言模型评估
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后,GPU内存占用减少50%,计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力,在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。
LLaMA-Factory - 提升语言模型微调效率的统一平台
GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具,支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度,支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练,并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外,新版本还增加了PiSSA算法,且支持多种开发平台如Colab和DSW,适合高质量文本生成和智能应用开发。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。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训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
llama2 - 基于Meta开源Llama 2模型的优化轻量级聊天机器人
GithubLlama 2Llama2-7BMetaReplicateStreamlit开源项目
此聊天机器人应用使用Meta的开源Llama 2模型,尤其是a16z团队部署的Llama2-7B模型。应用程序经过重构,可以轻量级部署到Streamlit Community Cloud平台。需要获取Replicate API令牌才能使用。除此之外,还可以尝试更大规模的Llama2-13B和Llama2-70B模型。
ChunkLlama - 双重块注意力技术实现大语言模型上下文窗口扩展
ChunkLlamaGithub大语言模型开源项目无需训练注意力机制长上下文
ChunkLlama项目开发了双重块注意力(DCA)技术,无需额外训练即可将大语言模型的上下文窗口扩展至原始长度的8倍以上。DCA可与主流外推技术和高效推理库兼容,支持Llama、Mistral等多种模型。实验表明,应用DCA后的Llama-2/3 70B模型能处理长达100k的上下文,并在长文本任务中表现出色。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
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