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Llama-2-7B-CAT

改进大型语言模型的性能与应用策略

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。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力
GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据
基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集,对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次,专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异,并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能,需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发,访问需遵循相关商业许可证。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct - 支持多语言对话的开源模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言开源项目文本生成模型许可协议
Meta推出的多语言开源语言模型,支持8种语言,旨在增强商业和研究中的多语言对话能力。通过预训练和指令调优,Meta-Llama 3.1在行业基准上展现出优于现有开源和闭源模型的卓越性能。该模型采用优化的变换器架构,利用监督微调和人类反馈强化学习提升响应安全性和用户友好性。用户在使用该模型创建衍生作品时需遵循Llama 3.1许可证,应用范围包括跨语言自然语言生成任务和合成数据生成等,不仅提高了AI模型输出的质量,还能广泛用于商业和研究领域的多语言对话。
Llama-3.1-8B-EZO-1.1-it - 优化日本语AI模型性能,实现多语言任务支持
GithubHuggingfaceLlama 3.1多语言支持开源项目日本语任务模型模型微调社区许可协议
基于Meta AI的Llama 3.1,有效提升日本语任务性能,适用于多样化语言应用。依托高质量数据集及创新训练策略,模型虽聚焦日本语,亦在其他领域具备卓越表现。用户应警觉其输出中的潜在偏差,并在应用场景中引入安全测试及调适。
Llama-3.2-1B-Instruct - Unsloth技术加速大型语言模型微调 提升效率降低资源消耗
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Llama-3.2-1B-Instruct项目利用Unsloth技术优化大型语言模型微调过程。该方法可将微调速度提升2-5倍,同时减少70%内存占用。项目提供多个Google Colab笔记本,支持Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的高效微调。这一创新技术为AI语言模型开发提供了更高效的解决方案,有助于推动相关领域的进步。
Llama-Chinese - Llama大模型中文社区
GithubLlama3Llama中文社区中文预训练模型开源项目模型微调社区活动
Llama中文社区致力于提供最先进的Llama中文模型优化技术,透过持续更新的Llama2和Llama3模型,支持更精准的中文处理。社区集结全球开发者与研究者,通过丰富的在线活动、专业讲座和技术交流,共同推动中文自然语言处理技术的创新与进步。Llama中文模型在技术进步和中文自然语言处理创新方面的影响。
TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1195k-token-2.5T - TinyLlama项目中的1.1B模型实现高效计算
GithubHuggingfaceLLama 2TinyLlama优化开源项目模型模型参数预训练
TinyLlama通过创新方法,在2.5万亿tokens数据集上实现预训练,紧凑的1.1B参数设计提高了计算和内存效率,适用于多种开源项目。
Llama-3-Taiwan-8B-Instruct - 基于Llama-3架构的大规模双语语言模型 专注中英文处理
GithubHuggingfaceLlama-3-Taiwan中文对话人工智能大型语言模型开源项目模型深度学习
Llama-3-Taiwan-8B是基于Llama-3架构开发的大规模双语语言模型,采用繁体中文和英文高质量语料进行训练。模型在法律、制造、医疗和电子等专业领域进行优化,支持8K上下文长度。通过繁体中文NLP基准测试验证,可应用于对话、生成、推理等多个场景。
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。
Llama-3.2-1B-Instruct-bnb-4bit - Unsloth技术加速大型语言模型微调
GithubHuggingfaceLlama 3.2TransformersUnsloth开源项目性能优化模型模型微调
本项目展示了利用Unsloth技术微调Llama 3.2等大型语言模型的方法。该技术可将微调速度提升2-5倍,同时降低70%内存占用。项目为Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Google Colab笔记本,便于用户进行模型微调。这一方法适合各层级用户,能有效提升模型训练效率。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。
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