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Llama3-Chinese-Chat

基于Llama 3的中英双语优化大语言模型

Llama3-Chinese-Chat项目基于Meta-Llama-3-8B-Instruct模型开发,采用ORPO方法优化训练,大幅提升中英双语交互能力。该模型具备角色扮演、工具使用等功能,提供多种版本选择。最新v2.1版本在数学、角色扮演和函数调用方面性能显著提升,训练数据集扩充至10万对。项目同时提供Ollama模型和量化版本,便于快速部署使用。

TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6 - 基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型
GithubHuggingfaceTinyLlama人工智能开源项目模型聊天机器人语言模型预训练
TinyLlama-1.1B-Chat-v0.6是基于Llama 2架构的轻量级开源聊天模型。该模型在3万亿个token上预训练,仅有11亿参数,可与多种Llama项目兼容。它利用UltraChat数据集微调,并通过DPOTrainer在UltraFeedback数据集上对齐,平衡了性能和灵活性。TinyLlama适用于计算和内存资源受限的应用场景,为开发者提供了高效的集成选择。
openchat - 采用混合质量数据训练的高性能开源语言模型
GithubLlamaOpenChat人工智能开源开源项目语言模型
OpenChat是一个创新的开源语言模型库,采用C-RLFT策略从混合质量数据中学习。该模型在7B规模下实现了与ChatGPT相当的性能,无需偏好标签。项目致力于开发高性能、商用级的开源大语言模型,并持续进步。OpenChat支持多GPU部署,提供兼容OpenAI的API服务,适用于编码、聊天等多种任务。
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。
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。
llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型,适用于多平台的高效问答
GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型
该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本,专为提升对话与问答表现而设计,支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验,详情与说明参见GitHub页面。
Llama-2-7B-Chat-GPTQ - Meta Llama 2推出的开源7B参数对话模型量化版
GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能大语言模型对话系统开源项目模型
Llama-2-7B-Chat-GPTQ是Meta发布的Llama 2对话模型的量化版本。该模型针对对话场景进行了优化,在多项基准测试中表现出色。它提供多种量化参数选项,可适应不同硬件环境。这个开源模型在性能上可与部分闭源商业模型相媲美,为开发者提供了强大的对话AI解决方案。
Llama-2-7b-chat-hf-q4f32_1-MLC - 基于Llama-2的MLC格式聊天模型
API开发GithubHuggingfaceLlama-2MLC开源项目模型模型部署聊天机器人
这是一个基于Llama-2-7b-chat-hf的MLC格式q4f32_1模型,支持MLC-LLM和WebLLM项目。模型提供命令行聊天、REST服务器和Python API三种调用方式,可用于开发聊天应用及系统集成。
Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。
Llama-2-7B-Chat-GGUF - Llama 2对话模型的量化版本 支持多种推理环境
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化
Llama-2-7B-Chat-GGUF是Meta公司Llama 2对话模型的GGUF格式量化版本。该模型在保持性能的同时显著减小了体积,支持CPU和GPU推理。提供多种量化精度选择,适用于聊天机器人、问答系统等对话场景。作为开源大语言模型,它具有良好的效率和精确度。
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。
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