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llama-13b

LLaMA-13b模型权重使用指南

介绍LLaMA-13b模型权重的下载和使用方法,适用于通过特定表单获得访问权限的用户。该模型在非商业许可下使用,旨在解决权重副本丢失或转换为Transformers格式中的问题。

llama-3.1 - Meta推出新一代多语言大规模语言模型 Llama 3.1
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama 3.1是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型,提供8B、70B和405B三种规模。支持128k上下文长度,在多语言对话和通用任务上表现优异。相比前代模型,Llama 3.1在MMLU等基准测试上有显著提升,特别是指令微调版本。该模型可用于商业和研究领域。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5-IMat-GGUF - 提升量化效率及IMatrix集成以增强文本生成性能
GithubHuggingfaceIMatrixMeta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5开源项目文本生成模型量化
本项目应用Llama.cpp的量化技术结合IMatrix数据集,对Meta-Llama-3-70B-Instruct-abliterated-v3.5模型进行优化。支持BF16到Q2_K等多种量化格式,用户可根据需求选择下载不同版本,适用于多种文本生成场景。IMatrix集成提升了低比特位的性能表现,适合现代高效计算需求。提供全面的下载指南和FAQ,帮助用户有效地理解和使用文件,实现文本生成任务的高效推理。
Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本
GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型
Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。
Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2 - 小型数据集训练的高性能奖励模型实现卓越偏好处理
GithubHuggingfaceReward ModelSkywork人工智能大语言模型开源项目数据集模型
Skywork-Reward-Llama-3.1-8B-v0.2是基于Llama-3.1-8B-Instruct架构的奖励模型,通过80K高质量偏好对数据集训练而成。该模型在复杂场景中展现出优秀的偏好处理能力,在数学、编程和安全等领域表现出色。在RewardBench排行榜上,它在8B模型中排名第一。这一成果证明了经过精心筛选的小型数据集也能用于训练高性能奖励模型。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型
GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能多语言支持大语言模型开源许可开源项目模型
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。
MobileLLaMA-1.4B-Base - 简化的1.4B参数Transformer模型,支持快速部署
GithubHuggingfaceLLaMAMobileLLaMARedPajamaTransformers开源项目模型自然语言理解
MobileLLaMA-1.4B-Base是一款以1.3T tokens训练的1.4B参数Transformer模型,旨在降低LLaMA的参数数量以实现快速部署。通过标准语言理解和常识推理基准测试,展示其性能与最新开源模型相媲美。详细信息请参考GitHub和相关论文。
Llama-3.2-3B - 利用优化技术实现提速和内存节省的开源语言模型项目
GithubHuggingfaceLlama 3.2多语言处理大语言模型开源项目模型模型微调算力优化
这是一个基于Unsloth技术的大型语言模型优化项目。支持8种官方语言,采用改进的transformer架构和GQA技术。训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。提供Google Colab环境,支持对话、文本补全等场景的模型微调,适合各级用户。该项目基于Meta的原始模型,遵循社区许可协议。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能开源项目无审查模型模型自然语言处理语言模型
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制,同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本,便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。
LIMA2-7b-hf - Llama 2语言模型的功能概述与应用
GithubHuggingfaceLlama 2Meta大型语言模型安全性开源项目文本生成模型
Llama 2是由Meta推出的大型语言模型系列,具备7亿到70亿参数,专为对话场景设计。Llama 2在多项评测中表现优异,能够与闭源模型如ChatGPT媲美。该模型采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈的强化学习来提升效能。使用前需遵守Meta许可条款,支持用于英语的商业和研究。
Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored-GGUF - Llama小型无审查语言模型的量化实现
GGUFGithubHuggingfaceLlamatransformers开源项目模型语言模型量化模型
这是针对Llama-3.2-1B-Instruct-Uncensored模型的GGUF量化项目,提供从Q2_K到f16在内的多种量化版本。模型文件大小范围在0.7GB至2.6GB之间,通过不同的量化方案平衡了性能与存储空间。项目包含完整的性能对比数据和使用文档,方便开发者根据实际需求选择合适的模型版本。
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