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利用LLaMA的文本分类代码库概述与使用指南

这个代码库提供了使用LLaMA进行文本分类的基础代码。用户可以通过该项目设置实验环境并运行在Nvidia V100 GPU上,用于与Huggingface数据集进行文本分类实验。项目介绍了Direct、Channel和Pure Generation三种方法,并提供了预处理、推理和校准的具体示例。

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。
llava-llama-3-8b-v1_1-gguf - 基于Llama-3的8B参数多模态模型实现图文交互
GithubHuggingfaceLLaVAXTuner图像理解大模型微调开源项目模型视觉语言模型
这是一个基于Llama-3和CLIP视觉模型构建的多模态系统,采用GGUF格式优化部署效率。模型在MMBench、CCBench等多个基准测试中展现了优秀的图像理解和文本生成能力。通过ollama或llama.cpp框架,可实现快速本地部署和图文交互功能。
open_llama_3b_v2 - 高性能开源大型语言模型复现LLaMA
GithubHuggingfaceOpenLLaMA大语言模型开源复现开源项目性能评估模型模型权重
OpenLLaMA是一个复现Meta AI的LLaMA大型语言模型的开源项目。它提供3B、7B和13B三种规模的模型,使用开源数据集训练了1万亿个标记。该项目采用与原始LLaMA相同的预处理和训练参数,在多项评估中表现出色。OpenLLaMA提供PyTorch和JAX格式的预训练权重,遵循Apache 2.0许可证发布。
TinyLLama-v0 - 基于Llama架构的轻量级开源文本生成模型TinyLLama
GithubHuggingfaceLlamaTinyStories开源项目模型模型训练神经网络自然语言处理
TinyLLama-v0是一个基于Llama架构的轻量级语言模型项目,重现了TinyStories-1M的功能。项目提供完整训练流程,包括数据准备、模型训练和验证脚本。它使用open_llama_3b分词器,在40GB A100 GPU上训练3小时/轮,共9小时。虽处于概念验证阶段,存在长文本截断等限制,但TinyLLama-v0为开发者提供了探索小型语言模型的平台。项目包含演示脚本和验证工具,适用于文本生成等自然语言处理任务研究。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-4bit - Meta的Llama 3.1大语言模型助力多语言文本生成
GithubHuggingfaceLlama 3.1Meta开源项目政策机器学习模型模型许可证
Meta发布的Llama 3.1大语言模型,提供广泛的非独占全球许可,方便在多种语言环境中实现高效文本生成和自然语言处理。该项目允许复制、修改和重新分发模型,支持AI模型的实施与扩展。Llama 3.1提供多种开发工具与文档,提升多语言指令转化的广泛应用和适应性。
Llama3-Tutorial - Llama 3模型实践教程 从部署到微调评测
GithubLlama 3大模型开源项目微调评测部署
Llama 3教程项目提供了从本地部署到高效部署和能力评测的全面指导。包含六个课程,涵盖XTuner个性化助手训练、LLaVA图像理解、LMDeploy高效部署和OpenCompass模型评估等核心内容。该教程为开发者提供了实践Llama 3大语言模型的完整流程和关键技能培训。
Llama-3.2-3B-GGUF - 高性能多语言型大语言模型支持8种语言
GithubHuggingfaceLlama 3.2人工智能多语言开源项目机器学习模型语言模型
Llama-3.2-3B是Meta开发的多语言大型语言模型,支持8种语言,适用于对话和代理任务。本项目使用llama.cpp对原模型进行量化,保留了128k上下文长度和分组查询注意力等特性。该模型在行业基准测试中表现优异,可用于聊天、知识检索、摘要等自然语言生成任务,适合商业和研究使用。
quick-start-guide-to-llms - 大型语言模型指南
GitHubGithubJupyter笔记本OpenAIQuick Start Guide to Large Language ModelsTransformer模型开源项目
GitHub仓库《Large Language Models快速入门指南》包含丰富的代码段和笔记本,展示了Transformer模型的多种应用,包括语义搜索、提示工程、文本分类、推荐引擎和视觉问答等。克隆仓库并打开Jupyter Notebook,即可深入学习这些技术。仓库不断更新,旨在为读者提供详细的教程和示例,帮助高效使用大型语言模型。
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。
llama3.np - 轻量级NumPy实现的Llama 3语言模型
AI实现GithubLlama 3模型NumPyllama3.np开源项目深度学习
llama3.np是一个基于NumPy的Llama 3模型实现。该项目使用Andrej Karpathy的stories15M模型,提供详细的英文文档和CUDA版本。用户可通过Python命令生成文本。项目包含学术引用指南,并致谢相关库和工具贡献者。作为轻量级实现,llama3.np为研究人员和开发者提供了易于理解和使用的Llama 3模型。
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