Llama-3.2-3B-Instruct-4bit

MLX框架专用的Llama 3.2指令模型4位精度优化版

开源许可机器学习 Huggingface 开源项目模型 MLX框架 Github 语言模型 Llama 3.2

这是基于Meta原版Llama-3.2-3B-Instruct转换的MLX框架专用模型，采用4位精度量化以提升效率。模型支持英语、德语、法语等多种语言处理能力，通过mlx-lm库即可实现模型加载和文本生成。该模型遵循Llama 3.2社区许可协议，保持了原版模型的核心功能。

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介绍相关项目

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - 通过量化优化技术改进多语言文本生成

GithubHuggingfaceLLMLlama 3.2Meta开源项目模型社区许可证许可协议

本项目采用llama.cpp和imatrix量化技术，提高了多语言文本生成的能力。结合Bartowski的校准文件，以及IQ和Q系列多种量化方法，明显降低了模型的困惑度并提高了文本生成的准确性。这些优化在多种条件下保持高效，且降低了存储空间的需求，提供更灵活的AI应用优化和部署方案。

Llama-3.2-3B-Instruct - Meta开发的多语言大型语言模型支持对话和代理任务

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Llama-3.2-3B-Instruct是Meta开发的多语言大型语言模型,采用优化的Transformer架构,支持1B和3B参数规模。模型通过微调和强化学习优化对话、检索和摘要能力,支持8种官方语言。具有128k上下文长度,使用分组查询注意力提高推理效率。适用于构建AI助手、知识检索等商业和研究应用。模型支持多语言扩展,可应用于更广泛的自然语言处理任务。

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-3.2-1B-Instruct-GGUF - Meta开发的多语言对话AI模型

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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-Instruct-GGUF - 多语言大型语言模型提升对话与摘要任务表现

GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta多语言大语言模型开源项目模型社区许可协议

Meta的多语言大模型Llama 3.2支持多种语言，优化对话与摘要任务。模型提供1B和3B版本，通过监督微调和人类反馈强化学习提升互动有用性与安全性。采用优化的Transformer架构，并利用Grouped-Query Attention提升推理能力。开发者可以根据需求进行模型微调。模型发布于2024年9月25日，采用商用许可协议，建议在商业与研究中谨慎使用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1 8B多语言AI模型具备128K上下文处理能力

GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta多语言大语言模型开源开源项目模型

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3系列的最新版本，在多语言处理方面性能优异。该模型具有128K上下文窗口，经过15T token训练，包含2500万合成样本。作为开源领域的先进模型，它适用于广泛的AI任务。LM Studio用户可通过'Llama 3'预设轻松应用这一模型。

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

GithubHuggingfacetransformers开源项目机器学习模型模型卡片模型评估自然语言处理

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-3.2-3B-Instruct-GGUF - Meta推出的新一代多语言AI对话模型支持128K上下文

128K上下文GithubHuggingfaceLlama-3.2-3B-Instruct多语言对话模型开源项目模型社区模型

Llama-3.2-3B-Instruct是Meta发布的新一代多语言AI模型,针对对话、检索和摘要任务进行优化。官方支持8种语言,实际训练语言更多。模型具备128K长上下文能力,可处理复杂任务。社区贡献者bartowski基于llama.cpp提供GGUF量化版本,便于多设备部署。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated - Llama 3.1 8B指令模型的无限制版本优化语言生成能力

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated是一个经过abliteration技术处理的Llama 3.1 8B指令模型。该模型移除了内容限制，同时保持了原有性能。在IFEval、BBH等多项评测任务中表现优异。目前提供多种量化版本，便于在各类设备上部署。这个模型为研究人员提供了一个探索大型语言模型潜力的新选择。

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

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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。

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