OLMo-7B-0724-Instruct-hf

改进自然语言处理任务的问答精度与模型性能

语言模型 Github 开源项目 OLMo 自然语言处理 Huggingface 训练数据模型评估模型

OLMo 7B Instruct是由Allen Institute for AI与多家机构于2024年7月发布的更新版语言模型。此版本通过微调技术优化基础模型的问答能力，基于Dolma和Tulu 2 SFT混合数据集进行训练，提高了绩效和安全性。其自回归Transformer结构适用于精确的英文自然语言处理任务。

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介绍相关项目

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored - 基于Llama架构的无审查指令型大语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored人工智能内幕交易开源项目模型模型训练自然语言处理

Llama-3.2-3B-Instruct的无审查变体模型，通过优化训练减少了过度的内容限制。模型在保持原有性能的基础上实现了更自然的对话交互，对敏感话题提供中立的信息响应。支持Python框架和vLLM快速部署，主要面向AI研究领域的开放对话系统开发。

Llama-3.2-1B-Instruct-AWQ - Meta发布的开源多语言大型语言模型

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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。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct - NVIDIA定制的大型语言模型Nemotron-70B-Instruct提高AI回应有用性

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Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA基于Llama 3.1开发的大型语言模型，旨在提高AI生成回应的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench等评估基准中表现优异。通过RLHF技术和HelpSteer2-Preference数据集训练，Nemotron-70B-Instruct在多个自动对齐基准测试中名列前茅，性能超越了GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等先进模型。

Qwen2-1.5B-Instruct-GPTQ-Int4 - 多语言大模型Qwen2，增强理解与推理性能

GithubHuggingfaceQwen2-1.5B-Instruct开源项目性能模型语言模型量化

Qwen2语言模型系列在开源与专有模型对比中展现出色表现。1.5B Instruct模型优化后，适合编程、数学及推理任务，支持多语言和代码处理，并具备改进的分词功能。可高效兼容Hugging Face Transformers平台，推理速度快，内存占用低。

Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型支持128K上下文

128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型

Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

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基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

llama-3-youko-8b-instruct - Llama 3架构日英双语指令模型集成多种优化技术

GithubHuggingfaceLlama3开源项目日英双语模型神经网络训练自然语言处理语言模型

Llama-3架构的8B参数指令模型通过监督微调(SFT)、Chat Vector与直接偏好优化(DPO)技术训练而成。模型整合OpenAssistant、MetaMathQA等数据集，支持日英双语交互，采用32层4096隐藏层transformer架构。通过参数合并和DPO优化增强了指令理解能力，可应用于自然语言交互场景。

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3_1-8B - 开源指令调优模型，支持大规模无监督学习

GithubHuggingfaceInfinity Instruct代码开源开源项目指令微调无监督学习模型模型权重

Infinity-Instruct-7M-Gen-Llama3.1-8B是一个开源指令调优模型，无需人类反馈即可达到较高性能。依托于百万级数据集的训练，该模型展现出优于GPT-4在AlpacaEval 2.0测试中的表现。项目持续更新，提供多样模型权重和数据集资源，支持学术研究。采用FlagScale技术，显著降低训练成本。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。

Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated - 模型性能改进与评估提升

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Llama 3.2 3B Instruct经过aboliteration技术处理，生成未审查版本，其在IF_Eval、MMLU Pro、TruthfulQA等基准测试中取得了小幅性能提升，适合对未审查AI模型有研究兴趣的技术人员和研究者进行进一步分析和使用。

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