llemma_7b

数学推理与计算结合的开源数学语言模型

Github 模型开源项目定理证明 Llemma Huggingface 链式思维数学计算工具

Llemma 7B 是一款以数学推理为核心的语言模型，整合了使用Python和定理证明等工具的计算能力。在数学链式思维任务中，该模型的表现优于同类产品，如Llama-2和Code Llama以及同规格的Minerva版本。其34B参数版本在多个数学数据集测试中表现尤为突出。

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。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型

了解由Meta研发的Llama 3 70B模型，其通过定量化处理优化推理性能，适用于多种对话场景，支持多种模式的使用，为用户提供安全高效的互动能力。

CodeLlama-7b-Python-hf - Meta推出的Python专用代码生成与理解模型

Code LlamaGithubHuggingfacePython编程人工智能代码生成大语言模型开源项目模型

CodeLlama-7b-Python-hf作为Code Llama系列的Python特化版本，搭载70亿参数规模的优化Transformer架构。这款由Meta开发的模型通过预训练和精调，具备出色的Python代码补全和理解能力。模型支持商业及研究领域应用，使用需遵循Meta许可协议。

SWE-Llama-7b - GitHub软件工程问题解决模型变体优化

GitHubGithubHuggingfaceSWE-LlamaSWE-bench开源项目机器学习模型软件工程

项目基于CodeLlama模型变体，优化针对GitHub问题和请求的处理。在SWE-bench基准测试中，SWE-Llama模型通过微调19,000个来自37个热门Python代码库的案例，专注生成问题解决补丁。训练过程中使用LoRA方法微调注意力矩阵，7b和13b版本在oracle情境检索下分别实现了3.0%和4.0%的解决率。这一模型可有效提升软件工程任务的解决效率。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

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LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

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

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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。

open_llama_7b - 开源复现的大规模语言模型媲美原版LLaMA

GithubHuggingfaceOpenLLaMA人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

OpenLLaMA是一个基于Apache 2.0许可的开源大型语言模型，旨在复现Meta AI的LLaMA。该项目提供了在1万亿个token上训练的7B和3B模型，以及在6000亿个token上训练的13B模型预览版。OpenLLaMA基于RedPajama数据集训练，在多项评估任务中表现与原版LLaMA相当或更优。项目开源了PyTorch和JAX格式的预训练权重，支持使用Hugging Face transformers和EasyLM框架加载模型。

LLaMA-Pro - 具有块扩展的渐进式 LLaMA

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LLaMA-Pro项目通过模块扩展实现渐进式改进，显著提升算法性能。开源代码和模型包括LLaMA-Pro-8B和Mistral-Pro-8B-v0.1，后者在多个基准测试中表现优异，尤其在代码与数学能力方面超越主流型号。项目还提供了本地执行方法和训练代码。在ACL 2024大会上，项目论文已被接收，展示出其学术和实用价值。同时，LLaMA-Pro项目提供评估工具和预训练样例，支持开发者高效开发。

llama - Meta开源的大语言模型

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meta-llama/llama在GitHub提供先进的Llama模型推理代码，开发者可以参与贡献，助力项目发展。该平台允许下载各种预训练及微调的Llama大型语言模型，并提供完整的模型权重及实施代码，推动技术创新与企业发展。

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