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-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态语言模型提供图像理解与文本生成

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Llama-2-7B-32K-Instruct - 长上下文对话模型，支持自定义微调和高效推理

GithubHuggingfaceLlama-2-7B-32K-InstructTogether API开源项目指令微调数据集模型长上下文聊天模型

Llama-2-7B-32K-Instruct是开源长上下文对话模型，微调自高质量指令和对话数据。适用于长上下文的摘要与问答任务，通过评估与多款顶尖模型对比。在Together API的支持下，用户可自定义微调以提升性能。模型数据与使用方法已完全开放，方便个性化开发。建议安装Flash Attention V2以提高推理效率。

Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v2 - 增强直接响应，通过优化模型拒绝处理

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Llama-3-8B-Instruct-abliterated-v2是在Llama-3-8B-Instruct基础上进行优化的模型，通过正交修正提升对请求的直接响应能力。增加的训练数据使其更精确地调整拒绝方向，增强直接回答能力并减少附带声明。尽管经过权重调整以减少拒绝可能性，该方法尚处于测试阶段，模型可能仍对特定请求不予回答。

Llama-3.1-8B - Meta推出的多语言大型语言模型支持128K超长上下文

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Llama-3.1-8B是Meta公司推出的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持128K超长上下文。该模型在8种语言中进行预训练和指令微调,在通用对话和多语言任务上表现优异。Llama-3.1-8B适用于助手式聊天、自然语言生成等商业和研究场景,并提供自定义商业许可证。用户在遵守使用政策的前提下可广泛应用该模型。

Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct - NVIDIA开发的高效大语言模型

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Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct是NVIDIA开发的大语言模型，采用神经架构搜索方法平衡准确性和效率。该模型内存占用低，可在单个H100-80GB GPU上运行大型工作负载。模型在英语对话和编程方面表现出色，也支持非英语语言。经过安全评估和对抗性测试，适合商业应用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型具备128K上下文处理能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。

Meta-Llama-3-70B-Instruct-GGUF - Llama 3 70B语言模型介绍与应用

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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-3.2-11B-Vision-Instruct-bnb-4bit - Llama 3.2视觉语言模型的4bit优化版实现快速低资源微调

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Llama 3.2系列模型的4bit优化版专注多语言对话和视觉语言处理。Unsloth优化提升训练速度2.4倍，节省58%内存。支持8种官方语言，适用对话生成、检索和总结任务。采用优化Transformer架构，通过SFT和RLHF实现人类偏好对齐，保证高效性能和安全性。该版本为开源社区提供了更易于部署和微调的Llama 3.2模型选择。

Llama-3-8B-Lexi-Uncensored-GGUF - 基于Llama-3架构的无限制对话语言模型

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基于Llama-3-8b-Instruct开发的GGUF格式语言模型，移除了默认的对话限制。模型需要额外添加安全对齐层以确保合规使用。项目采用Meta Llama 3社区许可协议，允许商业用途。

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-i1-GGUF - 多种量化选项助力模型性能与效率优化

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项目提供多种量化选项，包括i1-IQ1_S到i1-Q6_K不同规格的GGUF文件，满足研究和开发中的多样化需求。用户可参考TheBloke的指南了解使用方法，实现实际应用中的性能和效率优化，同时保持模型输出质量与资源利用的平衡。

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