Llama-2-70b-chat-hf

Meta开发的700亿参数对话型语言模型

模型 Github 开源项目 Huggingface 自然语言处理大语言模型人工智能 Llama 2 Meta

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。

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介绍相关项目

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

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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。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct - Meta发布8B参数多语言模型用于对话和文本生成

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款支持8种语言的大规模语言模型,参数规模为8B。该模型采用优化的Transformer架构并经过指令微调,可用于对话和多种自然语言生成任务。模型具有128k的上下文长度,支持商业和研究用途,在多项行业基准测试中表现出色。

Llama-3.2-1B-Instruct - Meta开发的多语言大规模语言模型适用于对话和检索任务

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Llama-3.2-1B-Instruct是Meta开发的新一代多语言大规模语言模型。该模型支持8种语言，包括英语、德语和法语等，有1B和3B两种参数规模。模型采用优化的Transformer架构，使用高达9T的token训练，支持128k上下文长度。它在行业基准测试中表现优异，特别擅长对话、知识检索和摘要任务。Llama-3.2-1B-Instruct适用于构建智能助手、写作辅助等多种商业和研究应用。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型

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Llama-3.2-11B-Vision-Instruct是一款由Meta开发的大型语言模型，集成了文本理解和图像识别能力。模型采用11B和90B两种参数规模，支持128K长度的上下文处理。基于Llama 3.1架构，通过监督学习和人类反馈优化，在视觉问答、图像描述、文档理解等任务中展现出优秀性能。该项目开放商用授权，需遵循Llama 3.2社区许可协议。

Llama3-ChatQA-1.5-8B - 强化对话问答和检索增强生成的高性能AI模型

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基于Llama-3开发的大语言模型，专注于优化对话式问答和检索增强生成能力。模型提供8B和70B两个版本，采用改进的训练方案，增强了表格理解和算术计算能力。在ChatRAG Bench评测中，模型在多个数据集上表现优异，尤其擅长处理上下文对话和文档检索。支持完整文档输入和分块检索两种使用方式，适用于多种对话问答场景。

Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - 基于llama.cpp的Meta Llama 3量化版大语言模型

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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。

llama3-chinese - 基于Meta-Llama-3-8B的中英双语大语言模型

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Llama3-Chinese是基于Meta-Llama-3-8B训练的中英双语大语言模型。该项目使用高质量多语言数据和先进训练方法，提升了模型的对话能力。项目提供完整的模型使用指南，包括下载、合并、推理和部署，并配有Web和CLI演示，方便研究者和开发者使用。

Chinese-Llama-2-7b - 开源且可商用的中文Llama2模型，兼容中英文SFT数据集与llama-2-chat格式

Chinese Llama 2 7BGithubHuggingFaceLlama2开源项目模型开源量化模型

项目提供开源且商用的中文Llama2模型及中英文SFT数据集，兼容llama-2-chat格式并支持优化。项目包含在线演示、多模态模型、Docker部署和API接口，支持多种硬件配置，用户可快速下载与测试。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-AWQ-INT4 - Llama 3.1 70B指令模型INT4量化版多语言对话优化

AutoAWQGithubHuggingfaceMeta Llama 3.1大语言模型开源项目推理模型量化

Meta AI的Llama 3.1 70B指令模型经社区量化为INT4精度，显著降低内存需求。这一多语言模型针对对话场景优化，在行业基准测试中表现优异。支持通过Transformers、AutoAWQ、TGI和vLLM等多种方式部署使用，为开发者提供灵活选择。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力

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基于ehartford的wizard_vicuna_70k_unfiltered数据集，对Llama-2-13b-hf模型进行精细化训练三次，专注于对话应用的优化。该项目在开源基准测试中表现优异，并在人类评估中显示出与某些流行闭源模型相当的帮助性和安全性。为确保最佳性能，需按照指定格式使用INST和<<SYS>>标签。此模型由Meta研发，访问需遵循相关商业许可证。

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