Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct

NVIDIA定制的大型语言模型Nemotron-70B-Instruct提高AI回应有用性

Huggingface 模型大语言模型 Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct 人工智能 Github 开源项目 NeMo框架 NVIDIA

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct是NVIDIA基于Llama 3.1开发的大型语言模型，旨在提高AI生成回应的实用性。该模型在Arena Hard、AlpacaEval 2 LC和GPT-4-Turbo MT-Bench等评估基准中表现优异。通过RLHF技术和HelpSteer2-Preference数据集训练，Nemotron-70B-Instruct在多个自动对齐基准测试中名列前茅，性能超越了GPT-4和Claude 3.5 Sonnet等先进模型。

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Taiwan-LLM - 专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模

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Llama-3-Taiwan-70B是专为繁体中文与英语环境设计的高性能语言模型，具有70亿参数规模，涵盖多个行业领域。该模型透过NVIDIA NeMo技术优化，已完成在台北一号的NVIDIA DGX H100系统上的训练，获多个企业支持。

Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-quantized.w8a8 - 经INT8量化优化的Llama-3指令模型实现内存节省和性能提升

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Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型通过INT8量化优化后，GPU内存占用减少50%，计算性能提升两倍。模型保持多语言处理能力，在Arena-Hard、OpenLLM、HumanEval等基准测试中性能恢复率达98%以上。支持vLLM后端部署及OpenAI兼容API。

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-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF - 量化的语言模型版本，促进文本生成与信息获取

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Llama-3.2-3B-Instruct-uncensored-GGUF项目是一个未过滤的量化语言模型版本，增强了文本生成的多样性和信息获取效率。通过llama.cpp的量化处理，该模型在保持高效性能的同时输出高质量响应。其特点包括在敏感话题上的信息提供更全面，响应拒绝次数少。支持研究和开发中的多场景应用，用户可以在相关平台上进行交互，实现从文本生成到信息提取的多领域应用。

Meta-Llama-3.1-405B-Instruct-GGUF - Meta-Llama 3.1量化版大模型支持多语种文本生成

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Meta-Llama-3.1-405B-Instruct模型的GGUF量化版本支持英语、德语、法语在内的8种语言文本生成。通过2-bit和3-bit量化技术优化，可在llama.cpp、LM Studio等主流框架上运行，方便开发者进行本地部署和应用开发。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama-3.1-8B的FP8量化技术优化多语言文本生成

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-FP8-dynamic利用FP8量化技术优化内存使用，适用于多语言商业和研究用途，提升推理效率。该模型在Arena-Hard评估中实现105.4%回收率，在OpenLLM v1中达成99.7%回收率，展示接近未量化模型的性能表现。支持多语言文本生成，尤其适合聊天机器人及语言理解任务，且通过vLLM后端简化部署流程。利用LLM Compressor进行量化，降低存储成本并提高部署效率，保持高质量文本生成能力。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF - Llama 3.1多语言指令模型的量化版本

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Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF是Llama 3.1模型的量化版本,使用llama.cpp技术实现。该项目提供多种精度的模型文件,从32GB的全精度到4GB的低精度,适应不同硬件需求。模型支持英语、德语、法语等多语言指令任务,可用于对话和问答。用户可选择合适的量化版本,在保持性能的同时优化资源使用。

llama3 - Llama 3开源大语言模型推动AI创新与责任发展

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Meta推出Llama 3系列大语言模型，参数规模从8B到70B不等，包含预训练和指令微调版本。该系列面向广泛用户群体开放，旨在推动负责任的AI创新。Llama 3具备8192个token的序列处理能力，并提供便捷的加载和推理代码。模型权重和分词器可通过官方网站或Hugging Face平台获取。

Llama-2-13b-hf - Meta开源的130亿参数语言模型适用于多种NLP任务

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Llama-2-13b-hf是Meta开发的大规模语言模型,拥有130亿参数。该模型在2万亿tokens的公开数据上预训练,采用优化的Transformer架构。它支持对话、问答、文本生成等多种NLP任务。与Llama 1相比,Llama 2在代码、常识推理、世界知识等基准测试中表现更佳。此模型开源可用于商业和研究,为AI应用开发奠定了基础。

Llama-3.2-3B - Meta推出Llama 3.2多语言大型语言模型系列

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Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,包括英语和德语。模型采用优化的Transformer架构,通过监督微调和人类反馈强化学习训练而成。它可用于对话、知识检索和摘要等任务,具有128K的上下文长度,并使用分组查询注意力机制提高推理效率。Llama-3.2-3B适用于商业和研究用途,可进一步微调以适应各种自然语言生成任务。模型遵循Llama 3.2社区许可协议。

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