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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

Github开源项目高效性俄罗斯语数据集模型Huggingface文本生成移动设备Vikhr-Gemma-2B-instruct

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。

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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。
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GithubLLaMA Factory大语言模型开源项目快速微调性能优化模型量化热门
LLaMA-Factory是一个高效的语言模型微调工具，支持多种模型和算法。该平台专注于提高微调速度，支持连续预训练、监督微调和激励建模等策略。LLaMA-Factory利用LoRA技术实现高效训练，并提供详尽的数据监控和快速推理能力。此外，新版本还增加了PiSSA算法，且支持多种开发平台如Colab和DSW，适合高质量文本生成和智能应用开发。
MG-LLaVA - 融合多粒度视觉特征的大语言模型
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MG-LLaVA是一种创新的多模态大语言模型，通过整合低分辨率、高分辨率和物体中心特征，显著提升了视觉处理能力。模型引入高分辨率视觉编码器捕捉细节，并利用Conv-Gate网络融合视觉特征。同时集成离线检测器的物体级特征，增强了物体识别能力。仅基于公开多模态数据进行指令微调，MG-LLaVA在多项基准测试中展现出优异的感知表现。
llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型
GithubLlama3-Chinese人工智能大语言模型开源项目自然语言处理
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GithubLlamaMeta人工智能大语言模型开源开源项目
Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
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vLLM是一个高性能且易用的LLM推理与服务平台，具备PagedAttention内存管理、CUDA/HIP图形加速、量化支持、并行解码算法及流式输出等技术优势。vLLM无缝集成Hugging Face模型，兼容多种硬件设备，支持分布式推理和OpenAI API。最新版本支持Llama 3.1和FP8量化。用户可通过pip安装并参考详细文档快速入门。
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