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llama-3

提升对话生成效果的指令调优语言模型

Llama 3开源项目责任与安全模型Meta语言模型HuggingfaceGithub指导调整

Llama 3是由Meta开发的大型语言模型家族，提供8B和70B参数选项，经过预训练和指令调优，专为对话生成优化。模型采用Transformer架构，并通过监督微调和人类反馈强化学习，实现与人类偏好的对齐。Llama 3于2024年4月18日发布，提供商用许可证，用于商业与研究，需遵循相关使用政策。

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介绍相关项目
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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Meta-Llama-3-8B-Instruct-GGUF - Llama 3系列8B指令模型性能超越前代70B版本
GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理
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GithubHuggingfaceLlama 3人工智能元宇宙大语言模型开源项目模型自然语言处理
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llama - 开源大语言模型推动自然语言处理发展
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Llama 2是Meta公司开发的开源大语言模型系列，提供7B至70B参数的预训练和微调模型。该项目为研究和商业用途提供模型权重和代码，支持多样化的自然语言处理应用。Llama 2注重负责任的AI发展，实施严格的使用政策。项目包含多个仓库，构建了从基础模型到端到端系统的完整技术栈，为AI领域的创新和应用提供了重要支持。
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。
llama3 - 基于Transformers的开源预训练语言模型
GithubHuggingfacetransformers人工智能开源项目机器学习模型模型卡片自然语言处理
Llama3是一个基于Hugging Face Transformers库开发的预训练语言模型，已上传至Hugging Face Hub。该模型可应用于多种自然语言处理任务，但目前缺乏具体的技术细节、训练数据和评估结果信息。模型卡片提供了基本信息和使用指南，同时提醒用户注意可能存在的偏见和局限性。
Meta-Llama-3-8B - Meta发布Llama 3系列8B参数大语言模型
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Meta-Llama-3-8B是Meta公司最新发布的大语言模型,采用优化的Transformer架构,具有8B参数规模和8k上下文窗口。该模型在15万亿以上token的数据上预训练,通用能力和特定任务表现均有提升。模型适用于对话、文本生成等场景,并提供开发工具支持应用开发和微调。
Llama-3.2-11B-Vision-Instruct - Meta推出支持图文交互的语言模型
GithubHuggingfaceLlama 3.2Meta图像识别多模态大语言模型开源项目模型问答系统
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。
llama-models - Meta推出的开放大型语言模型Llama
GithubLlama人工智能大语言模型开源开源项目自然语言处理
llama-models是Meta开发的开放大型语言模型项目，为AI开发者、研究人员和企业提供易用的工具。项目包含Llama 2、Llama 3和Llama 3.1等多个版本，支持不同模型规模和上下文长度。llama-models注重开放性、生态系统支持和安全性，为AI创新与负责任发展奠定基础。
Llama-3.1-405B-FP8 - Meta推出的405B参数多语言AI模型支持128K上下文
GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能元宇宙多语言大语言模型开源项目模型
Llama-3.1-405B-FP8是Meta发布的多语言大语言模型,支持8种语言文本生成,参数规模405B,上下文窗口128K。该模型在多项基准测试中表现优异,适用于对话等自然语言任务。它允许商业使用,可用于数据生成和模型蒸馏等场景。该模型采用优化的Transformer架构,具备强大的多语言处理能力。
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