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DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored-GGUF-IQ-Imatrix-Request

基于Llama 3.1的无审查8B参数指令型语言模型

DarkIdol-Llama-3.1-8B-Instruct-1.2-Uncensored-GGUF-IQ-Imatrix-Request是一个基于Llama 3.1架构的8B参数无审查指令型语言模型。采用GGUF格式,该模型具有高性能和灵活性,适用于多种应用场景。作为无审查模型,它在内容生成、问答和复杂任务执行方面提供了更大的自由度。使用时需注意遵守相关法律法规和伦理准则。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用
GithubHuggingfaceLlama 3.1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 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。
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。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-GGUF - LLaMA 3.1模型量化版本集合及性能参数对比
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目机器学习模型模型量化
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型量化版本集合采用llama.cpp的imatrix压缩方式,包含从Q8_0到IQ3_M共13种量化等级选择。模型文件大小范围为74.98GB至31.94GB,适配LM Studio运行环境。Q6_K、Q5_K系列及IQ4_XS等中等压缩比版本在性能与资源占用方面达到较好平衡。
tokyotech-llm-Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct-v0.1-gguf - 基于Llama 3.1的日英双语指令模型GGUF版本 支持高效本地部署
GithubHuggingfaceLlama-3.1人工智能开源项目日语模型机器学习模型语言模型
该项目是tokyotech-llm团队开发的Llama-3.1-Swallow-8B-Instruct模型的GGUF格式版本。原模型基于Llama 3.1架构,使用imatrix日语数据集训练,支持日英双语交互。GGUF格式优化了模型的本地部署效率,特别适合在llama.cpp框架下运行。模型可用于日语对话、任务执行等多种场景,具有良好的指令理解能力。
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-3.1-8B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF-IQ-ARM-Imatrix - 基于Llama的创意写作与角色扮演优化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama 3.1roleplaying人工智能模型开源项目模型角色扮演
基于Llama-3.1-8B开发的模型,采用GGUF-IQ-ARM-Imatrix量化技术,通过去重数据集训练,实现角色和情境的多样化表现。模型支持Llama 3 Instruct提示格式,可用于创意写作和角色扮演对话场景
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型 支持128K上下文
128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型
Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型的量化GGUF版本
GithubHuggingfaceLlama 3多语言大语言模型开源项目指令调优模型量化
Meta Llama 3.1 8B Instruct模型的GGUF量化版本是一个多语言大型语言模型,经过指令调优,适用于多语言对话场景。该项目提供多种量化版本,从Q2_K到f16不等,文件大小范围为3.18GB至16.07GB,可满足不同硬件配置需求。这些量化版本使得模型能够在各种计算资源条件下运行,提高了模型的可访问性和实用性。
Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1-GGUF - Llama-3 8B指令模型GGUF版本支持多位量化及广泛应用
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3开源AI开源项目模型自然语言处理量化模型
本项目提供Llama-3-8B-Instruct-32k-v0.1模型的GGUF格式文件。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,取代了旧有的GGML。该模型支持2至8位量化,主要用于文本生成。它与多款主流本地运行框架和界面工具兼容,如llama.cpp、LM Studio和text-generation-webui等。这些工具普遍支持GPU加速,使模型能够适应多样化的应用需求。
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