#Llama-3-8B-Instruct
SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果
Github开源项目SPPOAlpacaEval 2.0Mistral-7B-InstructLlama-3-8B-InstructGemma-2-9B-It-SPPO-Iter3
SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标，有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证，SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源，详情可参考相关论文。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v3 - 使用正交化提升语言模型对请求的接受度
Github开源项目模型Huggingface模型权重Llama-3-8B-Instruct正交化不拒绝特征消融
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型采用正交化技术减少拒绝行为，保留原始知识，适用于控制特定行为。
Llama-3-8B-Instruct-v0.8 - 高效文本生成的先进开源模型
Github开源项目文本生成机器学习模型量化HuggingfaceOpen LLM LeaderboardLlama-3-8B-Instruct
本页面介绍了Llama-3-8B-Instruct-v0.8模型，该模型是在MaziyarPanahi的Llama-3-8B-Instruct-v0.4基础上开发的，专注于高效的文本生成。它在AI2推理挑战、HellaSwag等多个基准测试中表现出色，是前五名8B模型之一。量化的GGUF变体使其在多种应用场景下性能更高效，详细的评价结果请参考开放LLM排行榜。
