Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF

Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本

Llama 3 模型 Github 开源项目 Huggingface 自然语言处理大语言模型人工智能 Meta

Meta发布的Llama 3系列8B指令模型在15万亿多样化语料上训练,代码数据量是前代的4倍。采用GQA技术提升大上下文处理能力,性能超越Llama 2的70B版本。该模型在对话、问答和编程等任务表现出色,支持自定义系统提示以适应不同应用场景。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit - 4位量化Llama 3指令模型实现轻量级高性能自然语言处理

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Meta-Llama-3-8B-Instruct-GPTQ-4bit是基于Llama 3架构的4位量化大型语言模型。通过GPTQ量化技术，该模型显著减小了体积和内存占用，同时维持了良好性能。它特别适合在资源受限环境下运行，如移动设备和边缘计算设备。该模型可用于文本生成、问答和对话等多种自然语言处理任务。研究者和开发者可以利用Hugging Face Transformers库轻松部署该模型进行推理或进一步微调。

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

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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。

Llama-3.1-Storm-8B - 多任务智能的高性能开源语言模型

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Llama-3.1-Storm-8B是基于Llama-3.1-8B-Instruct改进的开源语言模型。通过自主数据筛选、定向微调和模型合并，它在10个基准测试中显著超越原始模型，包括指令遵循、知识问答、推理能力、真实性和函数调用。GPQA提升7.21%，TruthfulQA提升9%，函数调用准确率提升7.92%。支持Transformers、vLLM和Ollama等多种部署方式，为AI开发者提供高性能的通用型语言模型选择。

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

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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-2-70b-chat-hf - Meta开发的700亿参数对话型语言模型

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Llama-2-70b-chat-hf是Meta开发的大型语言模型,拥有700亿参数。该模型经过对话微调,适用于助手式聊天等场景,在多数基准测试中优于开源聊天模型。Llama 2系列采用优化的transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习提升性能。模型支持英语商业和研究用途,可用于各种自然语言生成任务。

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

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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。

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。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-llamafile - 增强多平台兼容性的文本生成模型

GithubHuggingfaceMeta Llama 3安全使用对话生成开源项目模型模型优化量化格式

该开发者Meta推出的Meta-Llama-3-8B-Instruct模型支持多操作系统，包括Linux、MacOS和Windows。模型经过量化优化，适应不同内存需求，适合用于聊天和文本生成等应用场景。该模型经过指令调优，提升了对话表现，适用于商业和研究用途。

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-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言对话和任务型AI模型

GithubHuggingfaceLlama 3.2Unsloth大语言模型开源开源项目模型模型微调

Llama-3.2-3B-Instruct是Meta公司开发的多语言大型语言模型，专为对话和任务处理而优化。该模型支持8种主要语言，在行业基准测试中表现出色。采用优化的Transformer架构，结合监督微调和人类反馈强化学习技术，Llama-3.2系列模型具备强大的推理能力和应用灵活性，适用于广泛的对话和任务处理场景。

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