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Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF

NVIDIA推出支持128K上下文的70B参数指令调优语言模型

NVIDIA基于Llama 3.1框架开发的Nemotron-70B指令模型采用GGUF量化格式,具备128K上下文处理能力。模型在Arena Hard评测中获得85.0分,AlpacaEval 2 LC达到57.6分,GPT-4-Turbo MT-Bench评分8.98。通过优化提升了语言理解和生成能力,可应用于多样化的自然语言处理场景。

Llama-3.1-70B-Instruct - Meta推出的多语言大规模语言模型 支持商业与研究应用
GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B多语言大语言模型开源项目指令微调模型预训练
Llama-3.1-70B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,具有128k上下文窗口。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练,提升对话效果。支持文本和代码生成等自然语言任务,适用于商业和研究领域。该模型还可用于改进其他AI模型,包括合成数据生成和知识蒸馏。
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2语言模型微调加速与优化工具
GithubHuggingfaceLlama-3.2人工智能大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
该项目针对Meta的Llama 3.2-1B-Instruct模型提供开源微调解决方案。通过Unsloth技术,实现2-5倍训练速度提升和70%内存节省。项目提供多种量化版本的GGUF模型文件,支持Llama 3.2、Gemma 2等主流大语言模型。免费Google Colab笔记本便于用户进行微调和部署。适合需要高效定制大语言模型的开发者和研究人员使用。
Meta-Llama-3.1-70B - Meta开发的多语言大型语言模型 支持高级对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta人工智能多语言大语言模型开源项目模型
Meta-Llama-3.1-70B是Meta推出的多语言大型语言模型系列之一。该模型采用优化的Transformer架构,支持128k上下文长度,在8种语言中表现优异。它专为多语言对话场景设计,可用于智能助手、自然语言生成等任务。该模型在多项行业基准测试中表现出色,超越众多开源和闭源聊天模型,为开发者提供了强大的多语言AI处理能力。Meta-Llama-3.1-70B支持商业和研究用途,为各类应用场景提供了先进的语言模型解决方案。
Llama-2-7B-GGUF - Meta开源的大型语言模型GGUF量化格式版本
GGUFGithubHuggingfaceLlama 2Meta开源开源项目模型语言模型
Llama 2 7B GGUF是Meta开源语言模型的优化版本,采用llama.cpp团队开发的GGUF量化格式。该版本提供2-8比特多种量化选项,支持CPU和GPU推理,可满足不同场景的部署需求。项目包含模型下载、运行指南以及主流框架的集成方法,方便开发者快速上手使用。
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-3.1-70B-Instruct-lorablated - Llama 3.1 70B的未删减版本与高效LoRA技术的应用
GithubHuggingfaceLlama 3.1合并方法应用程序开源项目模型模型适配量化
Llama 3.1 70B的未删减模型采用LoRA技术,实现了高效的模型融合。项目通过abliteration和任务算术技术创新地处理LoRA适配器,确保模型的完全开放性和高水平输出。在角色扮演等多功能应用中表现出色。该项目得到了@grimjim和@FailSpy的技术支持,并提供了详细的量化与配置指南,经过多次测试验证有效。用户可使用提供的命令轻松复现模型。
Llama-3.1-405B-Instruct-FP8 - Meta开发的多语言大规模语言模型,支持对话和文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元模型多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-405B-Instruct-FP8是Meta公司开发的多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言的文本输入输出,具有128K的上下文长度,采用优化的Transformer架构。模型在多语言对话和文本生成任务中表现优异,适用于助手式聊天和自然语言处理等领域。Meta为该模型提供了商业许可证,允许在遵守使用政策的前提下应用于商业和研究用途。
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8 - FP8量化优化的Meta-Llama-3-70B指令模型实现高效部署
FP8GithubHuggingfaceLlama3vLLM大语言模型开源项目模型量化
Meta-Llama-3-70B-Instruct-FP8是一个经FP8量化优化的大型语言模型。通过AutoFP8技术,该模型将参数位数从16减至8,大幅降低存储和GPU内存需求。在OpenLLM基准测试中,其平均得分为79.16,与原始模型的79.51相近。这个英语助手式聊天模型适用于商业和研究领域,可通过vLLM后端实现高效部署。
Llama-3.1-Nemotron-lorablated-70B-i1-GGUF - Llama-3.1的矩阵量化技术优化模型性能
GithubHugging FaceHuggingfaceLlama-3.1-Nemotron-lorablated-70BQuants使用方法开源项目模型量化
该项目提供了一系列用于Llama-3.1-Nemotron模型的加权和矩阵量化文件,旨在优化模型的性能和运行效率。这些文件在缩小模型尺寸的同时保持了质量,适用于多种场景。用户可依据需求选择适合的量化级别,具体使用说明请参阅指南。项目的成功得益于各方支持和资源,推动了更多高质量量化文件的开发,助力广泛的研究和应用。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-128k-GGUF - 支持128k上下文长度的文本生成模型
GithubHugging FaceHuggingfaceMeta-Llama-3.1开源项目文本生成模型模型转换量化
此文本生成模型具备高达128k的上下文支持,由3Simplex负责量化和转换。需在GPT4All v3.1.1环境下运行,适用于多种文本生成任务。该模型仍在测试中,建议用户提供反馈以优化其性能。
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