Llama-2-7B-CAT

改进大型语言模型的性能与应用策略

Huggingface 模型开源项目 meta-llama 环境影响技术规格 Github 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。

Huggingface

介绍相关项目

Llama-2-7b-hf - Meta开发的Llama 2开源大语言模型系列

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 2是Meta开发的开源大语言模型系列,包含7B、13B和70B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构,支持4k上下文长度,适用于对话等多种自然语言任务。Llama 2在多项基准测试中表现优异,提供预训练和微调版本,可用于商业和研究。该项目开放了详细的使用说明和评估数据,促进了大语言模型的开放研究。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

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。

LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用

GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型

Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列，具备7亿到70亿参数，专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异，能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构，通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款，支持用于英语的商业和研究。

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。

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。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展

GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目

Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。

Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型

Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。

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。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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