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

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open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型具备128K上下文处理能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。

LLaMA-2-7B-32K - 基于Llama-2开发的32K长文本理解模型

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LLaMA-2-7B-32K是一个基于Llama-2开发的长文本语言模型，通过位置插值技术实现32K上下文长度。该模型采用预训练和指令微调策略，适用于多文档问答和长文本摘要等场景，支持API调用和本地部署。

Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调加速训练节省内存

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成

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Unsloth优化的Llama 3.1 Nemotron 70B指令模型，在保持模型性能的同时实现内存占用降低70%、训练速度提升2-5倍的优化效果。该框架支持Llama 3.2、Mistral、Phi-3.5等主流大语言模型的微调，提供适配Google Colab的入门级notebooks，支持GGUF、vLLM等多种导出格式。

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