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

Llama 3.1 人工智能模型 roleplaying GGUF 模型 Github 角色扮演开源项目 Huggingface

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

Huggingface

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

ArmoRM-Llama3-8B-v0.1 - 多目标奖励模型助力AI决策优化

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该项目介绍了一种名为ArmoRM-Llama3-8B-v0.1的多目标奖励模型，通过专家混合（MoE）方法提升AI在多任务环境中的决策准确性。ArmoRM模型在性能榜中表现突出，特别是在聊天、复杂推理和安全性领域的评分名列前茅。模型通过对大量数据进行细致训练，旨在减少冗长偏差，并利用奖励转换矩阵优化结果。项目为AI和机器学习研究者提供了易用的代码示例和操作流程，展示如何结合多目标系数实现线性偏好评分，提供了一种高效、灵活的方法以调整语言模型的响应特征和优先级。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整，移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发，继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证，适用于需要更灵活输出的AI开发场景。

Hermes-2-Pro-Llama-3-8B-GGUF - 基于Llama-3的通用型语言模型支持智能对话和结构化输出

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Hermes-2-Pro-Llama-3-8B是基于Llama-3 8B开发的开源语言模型，具备通用对话和函数调用能力。模型通过ChatML格式实现多轮对话，支持JSON结构化输出和系统提示功能。该项目提供了完整的模型使用文档和推理代码示例，并在AGIEval、GPT4All等基准测试中展示了其性能表现。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

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Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

Llama-3.1-Unhinged-Vision-8B-GGUF - 新的多模态内容处理AI模型

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此项目结合了Meta Llama 3.1 8B和mmprojector模型，具备128K上下文能力，可以在对话中准确区分多幅图像。这一模型已在LM Studio中应用，为复杂视觉数据处理提供了支持。

Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具

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Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成，使用Peft和torch库，专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载，适合要求高度注意力的场景。

Llama-2-70B-Chat-GGUF - 支持文本生成与特殊符号的先进开源模型

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Llama 2 70B Chat项目采用全新GGUF格式，取代已弃用的GGML格式，提升标记化与特殊符号支持功能。此项目由Meta Llama 2开发，兼容多种UI与库，支持多平台GPU加速应用，在文本生成与性能方面提供明显改善。GGUF格式还具备元数据支持，具备更强的扩展性，适用于复杂多变的应用场景。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2-GGUF - 基于Llama 3.1的高性能无限制语言模型

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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8B-Instruct的无限制语言模型。在IFEval (0-Shot)测试中达到77.92%的准确率，展现出优秀性能。该模型遵循META LLAMA 3.1许可协议，允许商业使用。由于模型无限制特性，建议在部署前实施内容安全对齐，以确保合规使用。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

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Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

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豆包MarsCode

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