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OPT-6.7B-Erebus

了解OPT-6.7B-Erebus模型及其成人内容生成特点

OPT-6.7B-Erebus是一款专注于成人内容生成的AI模型,基于多种高评分数据进行训练,具有明显的NSFW倾向且不适合未成年人。更多信息可通过KoboldAI社区获取,请谨慎使用以防止不当输出。

zephyr-7b-beta - 7B参数开源对话模型在多项基准测试中表现卓越
GithubHuggingfaceZephyr-7B-β人工智能开源项目机器学习模型模型性能语言模型
Zephyr-7B-β是基于Mistral-7B-v0.1微调的开源对话模型。在MT-Bench和AlpacaEval等基准测试中,其性能超越多个参数量更大的模型。采用DPO技术训练,能生成有帮助的回复,但缺乏安全性对齐。适用于多种对话任务,在编码和数学等复杂任务上仍需改进。该模型表现出色,但使用时需注意其局限性。
prometheus-8x7b-v2.0 - 基于Mistral的开源评估型语言模型
GithubHuggingfacePrometheus 2RLHF人工智能评估开源项目机器学习模型语言模型
Prometheus-8x7b-v2.0是一个基于Mistral-Instruct构建的开源评估型语言模型,通过30万条标注数据训练而成。该模型支持绝对评分和相对排名两种方式,可对其他语言模型进行细粒度评估,是GPT-4评估功能的开源替代方案。模型提供完整的使用文档,适用于语言模型性能比较和评估研究。
Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 提升文本生成技术的精度和合规性
GithubHuggingfaceLlama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2准确性开源项目未过滤模型量化
基于Llama-3.1-8B-Instruct的项目,旨在提高文本生成的精确性和合规性,并遵循Meta的Llama 3.1社区协议。量化的Lexi模型在多种数据集上评估,IFEval数据集精度达77.92%。用户可自定义系统提示以优化效果,建议在服务部署前添加对齐层以确保合规。使用生成内容时需谨慎负责。
Yi-Ko-6B - 多语言大规模自动回归模型优化文本生成性能
GithubHuggingfaceYi-Ko-6B参数开源项目文本生成模型自回归模型语言模型
Yi-Ko-6B项目通过引入韩语和英语语料库,以及扩展词汇,实现对预训练模型的增强。该模型基于Llama-2优化的transformer架构,并拥有6亿参数,专注于文本生成任务。在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag和MMLU等多项基准测试中,模型展现了突出的多语言处理能力。此外,它还能高效执行韩语句子的词分段与生成。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
GPT-JT-6B-v1 - 优化文本分类的先进语言模型
GPT-JTGithubHuggingfaceUL2分类任务开放数据集开源项目文本生成模型
GPT-JT-6B-v1采用去中心化训练和开放数据集,提升文本分类表现。结合UL2训练目标等先进技术,使其在计算效率上具有优势,优于大多数百亿参数模型。在多样化数据集如自然指令和P3上,GPT-JT利用标记和双向上下文学习,增强推断能力和语言处理功能。
Mistral-7B-OpenOrca-GGUF - Mistral 7B OpenOrca:高效文本生成的开源模型
GPU加速GithubHuggingfaceMistral 7B OpenOrca开源项目文本生成模型模型文件量化方法
Mistral 7B OpenOrca是由OpenOrca推出的GGUF格式模型,支持多种量化方法和GPU加速,适用于多种文本生成场景。模型兼容多种网络UI和Python库,采用先进技术实现高效内存管理和性能优化,支持长序列扩展。
Qwen2-7B-Instruct-abliterated - 权重正交化在文本生成模型性能中的应用
GithubHuggingfaceQwen2-7B-Instruct-abliteratedtransformers大语言模型开源项目权重正交化模型模型评估
本项目通过利用failspy的笔记本对Qwen2-7B-Instruct模型进行权重正交化优化,旨在削弱模型的强拒绝方向。尽管模型在优化后可能仍会出现拒绝请求或误解意图的情况,其在ARC、Winogrande等数据集上的性能仍保持高水平。使用lm-evaluation-harness 0.4.2进行评估,结果显示在ARC、GSM8K、HellaSwag等数据集上的表现优异,适合相关应用。
Midnight-Miqu-70B-v1.5 - 多功能文本生成和角色扮演模型
GithubHuggingfaceMidnight Miqu-70B-v1.5开源项目情感合并文本生成模型角色扮演非监督学习
Midnight-Miqu-70B-v1.5通过DARE线性合并技术,结合了两个基础模型的优点,适用于角色扮演和文本生成任务。该模型在基准测试中显示出良好表现,比如IFEval的严格准确度为61.18,BBH测试为38.54的标准化准确率。模型支持多种量化格式,允许个性化配置和调整,以提升使用体验。请注意,该模型的使用许可仅限个人用途。
Mixtral_Erotic_13Bx2_MOE_22B-GGUF - Mixtral Erotic 22B模型的GGUF量化版本集合
GGUFGithubHuggingfaceMixtral_Erotic_13Bx2_MOE_22B开源项目机器学习模型自然语言处理量化模型
本项目提供Mixtral_Erotic_13Bx2_MOE_22B模型的16种GGUF量化版本,涵盖Q2至Q8不同规格,文件大小在8.2GB到23.1GB之间。项目详细比较了各版本特点和性能,推荐使用速度较快的Q4_K_S和Q4_K_M版本,质量较好的Q6_K版本,以及最佳质量的Q8_0版本。用户可根据需求选择适合的量化版本。
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