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NoromaidxOpenGPT4-2-GGUF-iMatrix

模型融合提升性能与灵活性

NoromaidxOpenGPT4-2通过合并Noromaid-8x7b-Instruct和Open_Gpt4_8x7B_v0.2模型,提升了性能和灵活性。与早期版本相比,新版本基于Open_Gpt4_8x7B_v0.2,采用TIES合并方法。用户可以下载imatrix文件进行额外量化操作。独特的方法使每个版本都有其特定优势。

gemma2-9B-daybreak-v0.5-i1-GGUF - 多规格IQ量化文件优化AI模型表现
Gemma2-9B-DaybreakGithubHugging FaceHuggingface使用方法开源项目模型模型文件量化
本项目提供多种规格的量化文件,供满足不同AI性能和质量需求的应用选择。用户可通过TheBloke的指南熟悉GGUF文件的使用和多部分合并,并根据具体要求选择合适的文件版本。量化文件包括从i1-IQ1到i1-Q6的不同规格,其中部分文件在优化速度的同时,保持了优秀的质量。感谢nethype GmbH和@nicoboss的技术支持,确保了高质量imatrix量化文件的生产。
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。
SuperNova-Medius-GGUF - 跨架构蒸馏技术打造的14B参数高性能语言模型
GithubHuggingfaceSuperNova-Medius人工智能开源项目模型知识蒸馏自然语言处理语言模型
SuperNova-Medius-GGUF是一款14B参数的语言模型,采用跨架构蒸馏技术融合Qwen2.5-72B-Instruct和Llama-3.1-405B-Instruct的优势。该模型在指令遵循和复杂推理方面表现优异,适用于客户支持、内容创作和技术辅助等场景。经多项基准测试,SuperNova-Medius性能超越同类模型,在保持资源效率的同时提供强大功能,为组织提供高质量生成式AI应用解决方案。
SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated - 多语言模型合并实现角色扮演与写作能力增强
GithubHuggingfaceLlama-3SwallowMaid-8B-Llama-3-SPPO-abliteratedtoken模型融合合并模型开源项目模型深度学习
SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated项目通过mergekit工具多步骤合并多种预训练语言模型,提升模型整体性能及角色扮演功能。该项目结合Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B等模型,采用线性和任务算术方法,并注入35% RP-Mix向量方向,增强角色扮演与叙事能力,同时保留Meta's Llama-3-Instruct微调特质,提升人机交互体验。
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF - GGUF格式优化的日语Gemma模型
GGUFGemmaGithubHuggingfaceiMatrix开源项目日语模型模型量子化
EZO-gemma-2-2b-jpn-it-GGUF项目将AXCXEPT的日语Gemma模型转换为GGUF格式,提高了模型效率。项目采用K量子化技术,并利用TFMC提供的iMatrix数据集增强日语处理能力。这些优化使得模型在保持高性能的同时更加轻量化,适合需要高效日语语言模型的应用场景。
NExT-GPT - NExT-GPT多模态语言大模型的前沿应用和技术
GithubNExT-GPT多模态LLM多模态编码开源项目端到端学习语言模型
NExT-GPT,一个先进的多模态语言处理大型模型,支持文本、图像、视频和音频的综合处理。该模型整合了最新科技,提供代码和数据资源,可广泛应用于内容自动生成和多模态交互等领域。它利用先进的多模态编码器和语言模型进行有效的语义理解与生成,同时能输出特定模态内容,满足多种输入与输出需求。
OpenGPTAndBeyond - 开源类ChatGPT模型的实现与发展概述
ChatGPTGPT-3GithubLLaMA大语言模型开源开源项目
自LLaMA权重泄露和斯坦福小羊驼取得显著成果以来,开源社区对开发ChatGPT级别的大语言模型充满希望。页面详细记录了从复刻到超越的整个过程,包括基础模型、领域模型、训练、推理、多语言支持、多模态技术等各方面的进展。此外,还提供了丰富的开发和实施指导,从数据准备到低成本推理,并介绍了多个著名开源模型如LLaMA、BLOOM、GPT-J等。它是研究者和开发者理解和推进大语言模型开源发展的全面资源。
Tiger-Gemma-9B-v1-GGUF - 通过多种量化方法优化Tiger-Gemma-9B模型的文本生成
GithubHuggingfaceTiger-Gemma-9B-v1开源项目性能比较模型模型下载量化高质量
Tiger-Gemma-9B-v1项目应用llamacpp imatrix方法进行量化,提供多种量化文件选项以适应不同的系统内存和速度需求。使用详细的下载指南可帮助用户根据其硬件配置选择合适的量化文件,如推荐的Q6_K_L和Q5_K_L,以优化文本生成质量。该模型支持VRAM和系统RAM优化,并兼容Nvidia cuBLAS和AMD rocBLAS。
Transformers-for-NLP-2nd-Edition - BERT到GPT-4的Transformer模型详解
BERTGPT-4GithubOpenAI APITransformers-for-NLP-2nd-Edition开源项目机器学习
本项目涵盖了从BERT到GPT-4的Transformer模型,提供了在Hugging Face和OpenAI环境下的微调、训练及提示工程示例。还包括ChatGPT、GPT-3.5-turbo、GPT-4和DALL-E的使用示例,包括语音到文本、文本到语音、文本到图像生成等内容。详述了GPT-4 API提示工程和最新平台更新,提供实用的指导与教程。
mGPT - 基于GPT架构的大规模多语种自然语言处理模型
GPTGithubHuggingfaceMegatron多语言模型开源项目模型深度学习自然语言处理
作为一个基于GPT-3架构的多语言处理模型,mGPT具备13亿参数量,覆盖25个语系的61种语言。模型采用Wikipedia和Colossal Clean Crawled Corpus作为训练数据,结合Deepspeed与Megatron框架实现并行计算,在低资源语言处理领域达到与XGLM相当的性能水平。模型训练过程中处理了488亿UTF字符,借助256个NVIDIA V100 GPU完成了为期14天的训练。
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