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Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF

俄语高效指令模型,适用于低性能或移动设备

此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct,使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练,能效比基础模型提升5倍,支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异,适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发,致力于推动开源大型语言模型的创新。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - NVIDIA推出支持128K上下文的70B参数指令调优语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.1Nvidia大语言模型开源项目指令微调模型量化模型
NVIDIA基于Llama 3.1框架开发的Nemotron-70B指令模型采用GGUF量化格式,具备128K上下文处理能力。模型在Arena Hard评测中获得85.0分,AlpacaEval 2 LC达到57.6分,GPT-4-Turbo MT-Bench评分8.98。通过优化提升了语言理解和生成能力,可应用于多样化的自然语言处理场景。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求,同时维持性能。采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF格式支持工具,如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行,扩展了应用范围。
Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。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,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成
GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议
本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术,提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件,以及IQ和Q系列多种量化方法,明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效,且降低了存储空间的需求,提供更灵活的AI应用优化和部署方案。
Llama-3.1-405B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型 支持商业和研究应用
GithubHuggingfaceLLaMA 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.1-405B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型系列之一。该模型支持英语、德语、法语等8种语言,具有128K上下文长度。通过监督微调和人类反馈强化学习,该模型旨在提供安全可靠的多语言对话能力。Llama-3.1-405B-Instruct适用于助手式聊天等自然语言生成任务,支持商业和研究应用。
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-3-8B-Instruct-DPO-v0.1-GGUF - Llama-3指令型语言模型的GGUF量化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3人工智能开源项目文本生成模型量化模型
该项目提供Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.1模型的GGUF格式量化版本,支持2至8位多种位宽。模型采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF客户端和库,如llama.cpp和LM Studio。作为文本生成模型,它为本地部署提供了高性能和灵活的选择。
Humanish-LLama3-8B-Instruct-GGUF - 介绍模型的量化技术实现文本生成性能突破
GithubHuggingfaceHumanish-LLama3-8B-Instruct基准测试开源项目数据集文本生成模型量化
该项目通过llama.cpp进行量化,优化了模型的嵌入和输出权重,使得文本生成更加高效。模型在多个数据集上表现出色,如IFEval数据集测试中达到严格准确率64.98%。项目提供多种文件格式,支持多样化的计算资源和硬件环境,以满足不同的使用需求,包括低内存和ARM芯片的优化场景。
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。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型
GGUF格式GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct开源项目文本生成本地部署模型语言模型
本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化,可在不同平台上实现GPU加速,适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。
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