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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-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本
GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化
Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-FP8 - Meta-Llama-3.1-70B模型的FP8量化版本 提升效率降低资源需求
FP8量化GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1-70B-InstructvLLM人工智能开源项目模型语言模型
Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型的FP8量化版本,通过将权重和激活量化为8位浮点数,大幅降低了模型体积和GPU内存需求。支持多语言商业和研究应用,在OpenLLM基准测试中平均得分84.29,性能接近原始模型。可通过vLLM后端高效部署,适用于智能对话等多种场景。
Llama-3.2-1B - 提升2.4倍速度的语言模型微调框架
GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth内存优化多语言支持开源项目模型模型微调
Meta发布的Llama-3.2-1B是一款支持8种语言的大规模语言模型。通过集成Unsloth工具,该项目实现了模型微调速度提升2.4倍、内存占用降低58%的性能优化。项目提供Google Colab环境支持,可快速进行模型训练,并支持将成果导出为GGUF、vLLM格式或部署至Hugging Face平台。
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-3.2-11B-Vision-Instruct - 高效训练和部署具有多语言能力的大规模语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2MetaUnsloth大语言模型开源项目模型模型微调
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是Meta开发的多语言大规模视觉语言模型,具备强大的对话和图像理解能力。该项目采用Unsloth技术,实现训练速度提升2.4倍,内存使用减少58%。模型支持英语、德语、法语等多种语言,适用于对话、检索、摘要等任务。项目提供简单易用的Colab笔记本,方便开发者进行模型微调和部署。Llama-3.2系列在多项行业基准测试中表现出色,超越了许多开源和闭源的对话模型。
Llama-3-8B-Instruct-Gradient-1048k - 优化Llama-3上下文长度以提升AI应用性能
GithubHuggingfaceLlama-3RoPE theta开源项目模型渐进训练自定义AI模型长上下文
Llama-3模型经过Gradient的优化,具备长上下文处理能力,改善了对话功能。项目采用NTK感知插值技术优化RoPE theta,极大提高了训练速度和效率。模型在Q&A任务中表现优异,仅次于GPT-4和Yi,适用于多种业务中的自主助手。
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。
Llama-3.2-1B - 多语言大型语言模型引领自然语言处理新纪元
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言开源项目模型生成模型社区许可
Llama 3.2是由Meta开发的多语言大型语言模型,通过优化的Transformer架构和多语言对话定制,尤其适用于问答、总结等任务。支持8种语言,可进行超越官方语言的定制训练,以适应多种自然语言生成任务。此项目展示了语言模型在商业和研究应用中日益增长的重要性,提供高效的多语言文本生成能力,助力移动AI写作助手等智能应用的发展。用户需遵循Llama 3.2社区许可规定,确保使用场景的安全性和合规性。
Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta Llama-3.2-3B模型的GGUF文件和高效微调工具
GithubHuggingfaceLlama 3.2开源开源项目微调机器学习模型语言模型
本项目提供Meta Llama-3.2-3B语言模型的GGUF格式文件,支持2至16位量化。集成的Unsloth工具可大幅提升Llama 3.2、Gemma 2和Mistral等模型的微调效率,速度提升2-5倍,内存减少70%。项目支持在Google Colab上使用Tesla T4 GPU免费微调模型,并可将结果导出为GGUF、vLLM格式或上传至Hugging Face平台。
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2-GGUF - Llama-3-8B的GGUF格式量化模型
GGUFGithubHuggingfaceLlama-3大型语言模型开源项目文本生成模型量化
Llama-3-8B-Instruct-DPO-v0.2模型的GGUF格式量化版本,提供2-bit至8-bit多级量化选项。该版本显著减小模型体积和内存需求,同时维持性能。采用ChatML提示模板,兼容多种GGUF格式支持工具,如llama.cpp和LM Studio。此轻量化版本使大型语言模型能在更多设备上本地运行,扩展了应用范围。
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