Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored

基于Llama架构的无审查指令型大语言模型

Github 人工智能自然语言处理 Huggingface 模型训练内幕交易开源项目模型 Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored

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。

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言对话和任务型AI模型

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta公司开发的多语言大型语言模型，专为对话和任务处理而优化。该模型支持8种主要语言，在行业基准测试中表现出色。采用优化的Transformer架构，结合监督微调和人类反馈强化学习技术，Llama-3.2系列模型具备强大的推理能力和应用灵活性，适用于广泛的对话和任务处理场景。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型支持对话和代理任务

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。

Llama-3.2-1B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型适用于对话和检索任务

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言，包括英语、德语和法语等，有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，使用高达9T的token训练，支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异，特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。

Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2 - 基于Llama-3.1的无审查文本生成模型，支持多任务处理

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Llama-3.1-8B-Lexi-Uncensored-V2是一个基于Llama-3.1-8b-Instruct的开源文本生成模型。该模型在IFEval、BBH和MMLU-PRO等多项评测中展现出良好性能，支持文本生成、问答和数学推理等多种任务。模型允许用户通过自定义系统提示来优化输出。由于其无审查特性，建议使用者在应用时注意内容合规性，并在部署服务前考虑实施适当的对齐措施。

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。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的多语言对话AI模型,支持128K上下文长度和8种主要语言。该模型适用于代理检索、摘要等任务,由meta-llama创建并提供GGUF量化版本。作为社区模型,它针对多语言对话场景优化,可用于开发多种对话应用。使用时请注意相关责任和免责声明。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目

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Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本，适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术，在保持性能的同时减小体积，适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。

Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具

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Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成，使用Peft和torch库，专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载，适合要求高度注意力的场景。

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ARM推理GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct-uncensored嵌入权重开源项目数据集模型量化

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