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Llama-3.2-3B-Instruct-abliterated

模型性能改进与评估提升

Llama 3.2 3B Instruct经过aboliteration技术处理,生成未审查版本,其在IF_Eval、MMLU Pro、TruthfulQA等基准测试中取得了小幅性能提升,适合对未审查AI模型有研究兴趣的技术人员和研究者进行进一步分析和使用。

Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF - Llama 3.2系列8位量化指令型语言模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3Metallama.cpp开源项目模型语言模型
Llama-3.2-3B-Instruct-Q8_0-GGUF是Meta的Llama 3.2系列中经8位量化并转换为GGUF格式的指令微调模型。支持多语言文本生成,可通过llama.cpp在CPU或GPU上运行。模型提供命令行和服务器使用方式,适用于对话和文本生成任务。作为轻量级但功能强大的语言模型,适合开发者和研究人员使用。
Llama-3.2-3B-bnb-4bit - Unsloth技术优化Llama-3.2模型微调 加速训练节省内存
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth多语言大语言模型开源项目微调模型
Llama-3.2-3B-bnb-4bit项目应用Unsloth技术优化模型微调,将训练速度提高2.4倍,同时减少58%内存使用。项目为Llama-3系列、Gemma 2和Mistral等多个模型提供免费Colab笔记本,便于初学者进行高效模型微调。此外,还包括对话型、文本补全型专用笔记本和DPO技术应用示例,全面支持各类模型优化需求。
Llama-3.1-405B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型 支持商业和研究应用
GithubHuggingfaceLLaMA 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型自然语言生成
Llama-3.1-405B-Instruct是Meta开发的多语言大规模语言模型系列之一。该模型支持英语、德语、法语等8种语言,具有128K上下文长度。通过监督微调和人类反馈强化学习,该模型旨在提供安全可靠的多语言对话能力。Llama-3.1-405B-Instruct适用于助手式聊天等自然语言生成任务,支持商业和研究应用。
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。
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B - 开源调优模型,无RLHF实现性能突破
GithubHuggingfaceInfinity Instruct北京人工智能学会开源项目数据集无监督学习模型语言模型
Infinity-Instruct-3M-0625-Llama3-8B是由北京智源研究院推出的开源模型,通过无RLHF调整实现卓越性能。该模型在Infinity-Instruct数据集上微调,有效提升Llama3-8B的算术和编程能力,形成强大的对话功能。在AlpacaEval 2.0和MT-Bench测试中表现出色。此项目仅用于学术研究,商业使用受限,模型输出内容准确性不受保证。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Llama-3.2-3B-Instruct模型的多种量化优化版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3.2-3B大语言模型开源项目提示词格式模型量化
该项目提供Llama-3.2-3B-Instruct模型的11种量化版本,采用llama.cpp优化。量化精度从F16到Q4_K_S不等,文件大小介于6.43GB至1.93GB之间。Q6_K、Q5_K和Q4_K系列在性能与模型大小间取得平衡,适用多种场景。这些版本在保持模型质量的同时,有效减小文件体积并提升运行效率。
Llama-3.1-70B - Meta Llama 3.1 突破性多语言大模型 支持128K上下文
GithubHuggingfaceMeta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推出的最新多语言大型语言模型系列,包含8B、70B和405B三种参数规模。模型采用优化的Transformer架构并经指令微调,在多语言对话场景中表现卓越。Llama 3.1具备128K上下文窗口,能够生成文本和代码,广泛适用于商业和研究领域。在众多行业基准测试中,Llama 3.1展现出优异性能,超越了大量主流开源和专有对话模型。
Llama-3.2-3B-Instruct-Q4_K_M-GGUF - Llama 3.2模型的安装与使用详解
GithubHuggingfaceLlamaMeta使用政策开源项目模型模型转换许可协议
Llama-3.2-3B-Instruct Q4_K_M-GGUF模型经过llama.cpp转换为GGUF格式,支持多语言生成,适合用于AI研究与开发。用户可以通过简单的安装步骤在Mac和Linux系统上部署该模型,并通过命令行界面或服务器进行推断。此模型具备高效的文本生成能力,是进行AI开发和优化的有效工具。
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct - Meta开发的多模态大语言模型实现图像理解与视觉推理
GithubHuggingfaceLlama 3.2-VisionMeta图像识别多模态大语言模型开源项目模型自然语言处理
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct是Meta开发的多模态大语言模型,用于图像理解和视觉推理。该模型基于Llama 3.1构建,集成视觉适配器,支持图像和文本输入。在视觉识别、图像推理、描述和问答方面表现优异,超越多数多模态模型。模型具有128K上下文长度,采用60亿(图像,文本)对训练,知识覆盖至2023年12月。
Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
Meta-Llama-3-8B-Instruct模型通过llama.cpp框架实现量化优化,具备8B参数规模和8K上下文长度。模型集成GQA注意力机制,在对话和指令理解方面表现出色,支持商业及研究应用。作为专注英语处理的AI模型,在性能、安全性和实用性方面都经过全面优化。
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