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Llama-3-8B-LexiFun-Uncensored-V1-GGUF

Llama-3-8B-LexiFun提供幽默无界限交互体验

LexiFun喜剧模型Github笑开源项目幽默Llama-3-8BHuggingface

Llama-3-8B-LexiFun是一款基于Llama-3-8B-Instruct模型的项目，以幽默和讽刺为中心，创造出灵活多样的内容交互体验。该模型未受限于常规，因为其高灵敏性，在个人及商业用途中均有良好表现。建议在提供公开服务之前，添加必要的内容审核机制，以确保使用合规。在Meta的Llama-3许可证下，LexiFun可供用户广泛使用。

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介绍相关项目
Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型 支持128K超长上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。
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
AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练
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。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored使用指南开源项目机器学习模型模型量化
项目提供多种量化选项，包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件，满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法，实现实际应用中的性能和效率优化，同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型，集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模，支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构，通过监督学习和人类反馈优化，在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权，需遵循Llama 3.2社区许可协议。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型 具备128K上下文处理能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言大语言模型开源开源项目模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF - 高效微调的3B参数英文指令型大语言模型
AI开发GithubHuggingfaceLlamaUnsloth开源项目模型模型训练深度学习
Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-LoRA_final-Q4_K_M-GGUF是基于Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型微调的开源大语言模型。该模型使用Unsloth和Huggingface的TRL库训练，提高了2倍的训练速度。由PurpleAILAB开发，采用Apache 2.0许可证，主要用于英语文本生成任务。这是一个参数量为3B的指令型模型，适合需要快速部署的应用场景。
Llama-Guard-3-1B - 改进AI模型内容安全分类，降低在多平台部署成本
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta内容安全开源项目文本生成模型模型许可
Llama Guard 3-1B是一款专为内容安全分类设计的精调模型，能够识别大规模语言模型输入和输出中的安全性问题。模型优化后符合MLCommons标准，并降低了在移动设备上的部署成本。可通过transformers库或原始llama代码库调用，支持自定义和剔除类别。提供1B及其精简版两种版本，适用于多种操作环境。
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
GithubHuggingfaceLlama 3.2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-3.2-1B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。
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。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统，采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架，可实现快速本地部署和图文交互功能。
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