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

函数调用开源模型 Github 人工智能结构化输出 Huggingface Llama-3 开源项目模型

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。

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介绍相关项目

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型支持对话和代理任务

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。

Meta-Llama-3-70B-Instruct - Meta开发的700亿参数指令微调大语言模型用于对话和生成

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Meta-Llama-3-70B-Instruct是Meta公司开发的700亿参数大语言模型,经指令微调优化对话能力。模型支持8k上下文长度,采用GQA架构提升推理效率。在多项基准测试中表现出色,具有良好的实用性和安全性。该模型可用于构建对话助手等自然语言生成任务,支持商业和研究用途。模型提供商业许可,可通过Transformers或原生llama3代码库使用。

llama-3.1-openhermes-tr - 高效训练和优化的Llama模型应用

GithubHuggingfaceUnslothllamatransformers开源项目模型模型训练

这个开源项目演示了如何利用Unsloth框架和Huggingface的TRL库，加速Llama模型的训练过程。该模型专为文本生成和问答优化，具备高效的执行能力。尤其适用于需快速处理大规模文本数据的场景，如自然语言处理和人工智能开发。通过Python，用户可以简单地加载并使用模型，以实现高效的内容生成。该项目为技术指导和内容创作提供了高效、高质量的解决方案。

llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。

Llama3.1-8B-Chinese-Chat - Llama3.1-8B中英双语指令微调模型

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Llama3.1-8B-Chinese-Chat是一个针对中英用户优化的大型语言模型,基于Meta-Llama-3.1-8B-Instruct开发。该模型经过ORPO算法微调,具备角色扮演和工具使用等多项功能。它支持128K上下文长度,提供BF16和多种GGUF版本,可通过Python或LM Studio使用。模型开源供研究使用,使用时请注明引用。

Llama-3.1-70B - Meta Llama 3.1 突破性多语言大模型支持128K上下文

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Llama 3.1是Meta推出的最新多语言大型语言模型系列,包含8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构并经指令微调,在多语言对话场景中表现卓越。Llama 3.1具备128K上下文窗口,能够生成文本和代码,广泛适用于商业和研究领域。在众多行业基准测试中,Llama 3.1展现出优异性能,超越了大量主流开源和专有对话模型。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本

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Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f32_1-MLC - 基于MLC格式的Llama指令微调对话模型支持多平台轻量级部署

GithubHuggingfaceLlamaMLC人工智能开源框架开源项目模型语言模型

基于Meta Llama-3.2-1B-Instruct转换的MLC格式模型，采用q4f32_1量化方案，针对MLC-LLM和WebLLM项目进行优化。模型提供命令行交互、REST服务部署和Python API调用功能，可灵活应用于各类场景。具备快速部署和高效对话能力，适合构建轻量级AI对话应用。

Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目

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这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言，采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍，内存使用减少58%。提供Google Colab环境，支持对话、文本补全等场景的模型微调，适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型，遵循社区许可协议。

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit - 精简高效的多语言文本生成工具

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta可接受使用政策开源项目机器学习模型许可协议

Llama-3.2-1B-Instruct-4bit是从Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型转换为MLX格式的产品，支持包括英语、德语、法语在内的多语言文本生成。引入4bit量化技术以提升运行效率与支持更大输入扩展。提供便捷的Python接口以实现文本生成，适合对话系统和内容创作等应用。遵循Meta的社区许可协议以确保合法使用。

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