LIMA-13b-hf

基于Transformer架构的自动回归语言模型，用于自然语言处理的研究

自然语言处理开源项目模型性能 Github 模型 LLaMA Huggingface 偏见评估大语言模型

LLaMA是由Meta AI的FAIR团队开发的基于Transformer架构的自动回归语言模型，专为自然语言处理和机器学习研究人员而设计。该模型提供7B、13B、33B和65B参数的多种规格，支持问答和自然语言理解等研究用途，并注重偏见和有害内容生成的评估与减少。虽然使用20种语言进行训练，但其在英语文本处理上表现更佳。LLaMA被定位为AI研究基础工具，不建议直接应用于未经评估的下游应用。

Github

Huggingface

介绍相关项目

llama-7b-hf - LLaMA-7B模型在自然语言处理和AI研究中的应用

GithubHuggingfaceLLaMA开源项目模型模型评估自动回归模型自然语言处理补充授权

LLaMA-7B是Meta AI的FAIR团队开发的自回归语言模型，基于转换器架构拥有7B参数，主要用于研究大语言模型的可能性。模型改进了解决EOS标记问题，并通过多数据集如CCNet、C4和Wikipedia进行训练，展现出语言间和方言间的性能差异，适合问答和自然语言理解等应用场景。仅限获授权的非商业研究使用，更多信息请参考Meta AI的研究出版物。

Llama-2-70b-hf - Meta开发的70亿参数开源大语言模型支持多样化自然语言处理任务

GithubHuggingfaceLLAMA 2人工智能大语言模型开源开源项目模型自然语言处理

Llama-2-70b-hf是Meta开发的70亿参数大语言模型,基于优化的Transformer架构,支持4k上下文长度。模型在2万亿token公开数据上预训练,通过监督微调和人类反馈强化学习实现对话能力。在多项基准测试中表现优异,适用于对话、问答、推理等自然语言处理任务。作为开源发布的基础模型,为学术研究和商业应用提供了有力支持。

Llama-2-13b-hf - Meta开源130亿参数大语言模型超强功能与安全性并存

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理

这是Meta开发的开源预训练语言模型，采用优化的Transformer架构，具有130亿参数。该模型支持4k上下文长度，经2万亿token训练，在多项基准测试中表现优异。模型可用于对话及各类自然语言生成任务，适合商业和研究用途。训练数据来自公开数据集，并通过人类反馈强化学习提升了模型性能和安全性。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型

GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练

LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。

Llama-3.1-405B - Meta开发的多语言大规模语言模型集合,支持商业和研究使用

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama 3.1是Meta开发的多语言大型语言模型系列,提供8B、70B和405B三种规模。模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,使用分组查询注意力机制提升推理效率。经指令微调后,可用于多语言对话等场景,在行业基准测试中表现出色。支持8种语言,适用于商业和研究用途,如助手式聊天和自然语言生成等任务。

Meta-Llama-3.1-8B - 开源支持128K上下文的多语言大规模语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能模型多语言支持大语言模型开源项目机器学习模型

Meta Llama 3.1是新一代多语言大规模语言模型系列，提供8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，通过SFT和RLHF提升对话能力。支持8种语言，具有128K上下文窗口，基于15T+训练数据。采用GQA技术优化推理性能，适用于商业和研究领域的文本生成任务，知识截至2023年12月。

Llama-3.2-1B - Meta推出多语言大规模语言模型支持多种商业和研究场景

GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言处理

Llama-3.2-1B是Meta开发的多语言大规模语言模型,支持8种语言。采用优化的Transformer架构,经9T token训练,具128K上下文长度。适用于对话、检索、摘要等任务,性能优于多数开源和闭源模型。支持商业和研究用途,可开发AI助手、写作工具等。提供原始和量化版本,适应不同计算资源需求。该模型在多语言处理和应用灵活性方面表现出色。

Llama-2-7b-hf - Meta开发的开源语言模型支持多种参数规模和商业应用

GithubHuggingfaceLlama 2人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理预训练模型

Llama-2-7b-hf是Meta推出的开源大型语言模型之一，采用优化的Transformer架构。该模型经过2万亿token预训练，拥有70亿参数，支持4k上下文长度。Llama 2系列提供预训练和微调版本，可用于多种自然语言生成任务。在多项基准测试中表现优异，并支持商业应用，是一个功能强大的开源AI工具。

llama - Facebook开源语言模型推进机器翻译研究

Facebook AIGithubLLaMA开源项目机器翻译自然语言处理

LLAMA是Facebook AI Research开发的开源语言模型项目,致力于提高机器翻译质量。该项目专注于源语言处理,采用创新方法改进翻译效果。LLAMA为机器翻译研究提供了重要工具,有望推动该领域的技术进步。

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