llama3_8b_chat_uncensored

精调与量化调整未过滤的LLM对话数据集

微调对话数据集 Huggingface Wizard-Vicuna 量化开源项目模型 Llama-3 8B Github

此模型使用未过滤的Wizard-Vicuna数据集对Llama-3 8B进行微调，通过QLoRA技术，提供了fp32和量化的4-bit q4_0 gguf版本，提升了推理能力。项目附有详细的代码仓库链接，方便用户复现和优化模型性能。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力

GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据

基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集，对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次，专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异，并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能，需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发，访问需遵循相关商业许可证。

Llama-2-7B-Chat-GGUF - Llama 2对话模型的量化版本支持多种推理环境

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化

Llama-2-7B-Chat-GGUF是Meta公司Llama 2对话模型的GGUF格式量化版本。该模型在保持性能的同时显著减小了体积,支持CPU和GPU推理。提供多种量化精度选择,适用于聊天机器人、问答系统等对话场景。作为开源大语言模型,它具有良好的效率和精确度。

Llama-2-13B-chat-GPTQ - 经GPTQ量化的Llama 2对话模型

GithubHuggingfaceLlama 2Meta人工智能对话开源项目模型模型量化深度学习

Llama 2 13B Chat的GPTQ量化版本,提供4-bit和8-bit多种量化选项。模型支持AutoGPTQ和ExLlama等框架,可用于对话和文本生成。通过量化技术降低显存占用并保持模型性能,适合在GPU设备上部署使用。

Wizard-Vicuna-13B-Uncensored-GGUF - Wizard Vicuna大语言模型的GGUF量化实现

AI模型GGUFGPU加速GithubHuggingfaceLLM开源项目模型量化

Wizard Vicuna 13B模型的GGUF量化版本，提供2-bit至8-bit多种量化精度选项。GGUF作为llama.cpp最新支持的模型格式，可实现高效的本地部署和推理。模型支持CPU与GPU加速，采用Vicuna对话模板，适用于多种文本生成场景。

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-chinese-8b-instruct-v3-gguf - 量化对话模型，适用于多平台的高效问答

GithubHuggingfaceLlama-3-Chinese-8B-Instruct-v3中文模型对话模型开源项目性能指标模型量化模型

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。

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-uncensored-GGUF - 3B参数指令微调语言模型的高效GGUF量化版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama人工智能开源项目模型量化

Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored模型的GGUF量化版本,提供从1.6GB到7.3GB不等的多种量化类型。量化后的模型大小显著减小,便于部署使用,同时尽可能保持原模型性能。项目包含详细的量化版本说明、使用指南和常见问题解答,有助于用户选择适合的版本。

Llama-2-13B-chat-GGUF - Llama 2聊天模型的量化压缩版本

GGUFGithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型量化

Llama 2 13B聊天模型的GGUF格式优化版本,采用2-bit到8-bit不等的量化方案,实现模型体积的大幅压缩。支持CPU和GPU环境下的高效推理,适配主流框架如llama.cpp、text-generation-webui等。通过不同量化级别的选择,可在推理性能与资源占用间实现灵活平衡。

Llama-2-70B-Chat-GPTQ - 多量化参数优化的对话生成模型

GithubHuggingfaceLlama 2对话优化对话模型开源项目模型生成文本模型量化

Llama-2-Chat是Meta Llama 2的预训练和微调文本生成模型，专为对话场景优化。在基准测试中表现优异，可与一些知名闭源模型相媲美。GPTQ版本提供多种量化参数，适配不同硬件配置，实现VRAM利用率最大化和优质推理。支持灵活下载分支供用户选择最佳量化配置。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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