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llama-2-tiny-random

小型架构高效实现文本生成

基于Llama-2-7b-chat-hf配置进行随机初始化,通过修改隐藏层、注意力头等参数设置,以低资源消耗实现文本生成,适合低成本运算的研究及开发场景。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
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。
Llama3-Chinese-Chat - 基于Llama 3的中英双语优化大语言模型
ChineseGithubLlama3人工智能开源项目自然语言处理语言模型
Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。
Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型 支持多种商业和研究场景
GithubHuggingfaceLlama 3.2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-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。
nano-llama31 - 轻量级Llama 3.1架构实现 提供训练微调和推理功能
AI模型GithubLlama 3.1nanoGPT开源项目微调深度学习
nano-llama31是一个轻量级的Llama 3.1架构实现,无需额外依赖。该项目聚焦8B基础模型,提供训练、微调和推理功能。相比Meta官方和Hugging Face的版本,代码更为精简。目前正在开发中,已支持Tiny Stories数据集的微调。未来计划增加混合精度训练、分布式数据并行等功能,并考虑扩展到更大规模的Llama 3模型。
ko-ref-llama2-7b - 基于LLaMA2架构的韩文文本生成语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA2ko-ref-llama2-7b开源数据集开源项目模型自动回归语言模型韩语语料库
本项目是基于LLaMA2架构的自动回归语言模型,专注于韩文文本生成。训练过程中使用开放的韩文数据集,以提升对韩文语料的理解和生成能力。该模型接受文本输入并生成相应的文本输出,适用于需要高精度韩文文本生成的应用。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 - 基于Llama-3.1的无审查文本生成模型,支持多任务处理
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2人工智能开源开源项目模型自然语言处理语言模型
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能,支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性,建议使用者在应用时注意内容合规性,并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。
pytorch-llama - 基于PyTorch的LLaMA 2模型实现
GithubLLaMA 2PyTorch人工智能开源项目深度学习自然语言处理
pytorch-llama项目提供了LLaMA 2模型的PyTorch实现。该项目展示了使用PyTorch框架构建大型语言模型的过程,为开发者提供了理解和定制LLaMA 2的学习资源。通过这个项目,研究人员和工程师可以深入了解LLaMA 2的工作原理,并在此基础上进行进一步的实验和创新。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 高效文本生成的前沿模型格式
GPU加速GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF开源项目文本生成模型模型格式量化
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-2-jax - 基于JAX的大语言模型高效实现
GithubJAXLlama 2大语言模型开源项目机器学习模型实现
这是一个利用JAX框架实现Llama 2模型的开源项目。该项目致力于提高模型训练和推理效率,构建高质量Transformer代码库,为自然语言处理领域提供有价值见解。项目功能包括参数转换、数据加载、模型架构实现等,并在持续开发训练和生成功能。这为研究人员和开发者提供了便捷的Llama 2模型研究与应用工具。
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