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Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF

新一代高性能开源语言模型的量化版本

Hermes-3-Llama-3.1-8B-GGUF是Nous Research开发的Hermes系列语言模型最新版本的量化版本。这个通用型模型在代理能力、角色扮演、推理、多轮对话和长上下文理解方面有显著提升。它采用ChatML作为提示格式,支持函数调用和结构化输出,并在多项基准测试中表现优异。研究者和开发者可以通过HuggingFace Transformers或vLLM框架便捷地使用该模型。

suzume-llama-3-8B-multilingual - Llama 3模型的多语言微调版本 提升跨语言对话性能
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能多语言模型开源项目机器学习模型语言训练
Suzume-llama-3-8B-multilingual是基于Llama 3的多语言微调模型,经过近9万条多语言对话训练。该模型保持了Llama 3的英语能力,同时显著提升了多语言对话表现,涵盖德语、法语、日语、俄语和中文等语言。在MT-Bench多语言评测中,其成绩与顶级7B模型相当,展现了强大的跨语言对话能力。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama商业用途开源项目模型自然语言生成责任与安全量化模型
了解由Meta研发的Llama 3 70B模型,其通过定量化处理优化推理性能,适用于多种对话场景,支持多种模式的使用,为用户提供安全高效的互动能力。
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。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化
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。
Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型 适用于多种NLP任务
GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B-GGUF - Hermes-2-Theta量化文件的选择与使用指南
GithubHermes-2-Theta-Llama-3-8BHuggingfaceI-quantsK-quants开源项目模型模型大小量化
Hermes-2-Theta-Llama-3-8B项目使用llama.cpp技术产生多种量化文件,适合多种硬件架构和性能需求。用户可依据设备的RAM和VRAM选择恰当的量化文件。项目提供Q和I两种量化格式,涵盖从低到高的质量选项,并可通过huggingface-cli轻松下载。项目还包括性能表现图表及功能矩阵,为用户优化模型提供指南。
Meta-Llama-3-8B-GGUF - Meta Llama 3 8B模型的GGUF量化版本 支持8K上下文长度
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-GGUF是Meta发布的Llama 3系列8B参数大语言模型的量化版本。模型针对对话场景优化,采用改进的Transformer架构,支持8K上下文长度,并使用GQA技术提升推理性能。通过监督微调和人类反馈强化学习,增强了安全性和实用性。该模型于2024年4月发布,基于公开数据训练,知识截止到2023年3月。
Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用改进的transformer架构,支持128k上下文长度。该模型在对话、检索和摘要任务上表现优异,支持8种语言,包括英语、德语和法语等。它提供1B和3B两种参数规模,可通过transformers库或原生llama代码库部署,适用于商业和研究用途。
Nous-Hermes-2-Mixtral-8x7B-SFT-AWQ - 低比特量化技术如何提升模型推理性能
AI生成GithubHuggingfaceNous Hermes 2大规模语言模型开源项目权重量化模型神经网络
Nous Hermes 2 Mixtral 8x7B SFT - AWQ由NousResearch开发,采用AWQ低比特量化技术,提供快速且精确的推理能力。支持4位量化的AWQ大幅提升了Transfomers推理速度,与GPTQ设定相比,保证了等同或更佳的质量表现。在Linux和Windows系统的NVIDIA GPU上运行良好,macOS用户建议使用GGUF模型。该模型结合来自多种开放数据集的百万条目数据,通过GPT-4生成数据进行训练,实现多项任务的业界领先性能,兼容Text Generation Webui、vLLM和Hugging Face TGI等多个平台,适用于不同环境下的高性能推理。
Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF - Llama 3.2系列8位量化指令型语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3Metallama.cpp开源项目模型语言模型
Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF是Meta的Llama 3.2系列中经8位量化并转换为GGUF格式的指令微调模型。支持多语言文本生成,可通过llama.cpp在CPU或GPU上运行。模型提供命令行和服务器使用方式,适用于对话和文本生成任务。作为轻量级但功能强大的语言模型,适合开发者和研究人员使用。
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