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StableBeluga-13B

基于Orca数据集微调的高效文本生成模型

Stable Beluga 13B是基于Llama2 13B的自动回归语言模型,采用Orca风格数据集进行微调,增强了对指令的跟随能力。用户可通过预定义格式与模型交互,生成高质量文本。模型使用混合精度BF16训练和AdamW优化器。在应用该技术前,需注意潜在输出风险并进行安全测试。

WizardVicuna2-13b-hf - 细化Llama 2模型以优化对话生成能力
GithubHuggingfaceLlama 2Meta参数规模开源项目文本生成模型训练数据
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。
h2o-danube2-1.8b-chat - 1.8B参数的聊天模型,提升自然语言生成效果
GithubH2O.aiHuggingfaceh2o-danube2-1.8b-chat变压器大语言模型开源项目文本生成模型
H2O.ai推出1.8B参数的h2o-danube2-1.8b-chat模型,基于Llama 2架构,并经过H2O LLM Studio和Mistral分词器微调。该模型适用于多种文本生成应用,支持transformers库中的集成和量化、分片设置,提升计算效率。在基准测试中表现优异,并重视负责与道德使用,欢迎用户反馈以优化性能。
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B-GGUF - Llama-3.1量化模型实现优化文本生成
GithubHuggingfaceLlama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8BRAM开源项目数据集文本生成模型量化
Llama-3.1-WhiteRabbitNeo-2-8B使用llama.cpp进行量化,以优化文本生成功能。项目提供多种量化方案,如Q6_K_L和Q5_K_L,适应不同内存条件,特别推荐Q6_K_L用于嵌入及输出权重以获取优异表现。用户可以使用huggingface-cli快捷下载所需文件,并通过Q4_0_X_X对ARM芯片进行性能优化。此项目提供详细决策指南,帮助选择合适的量化版本。
llama_3.1_q4 - 高效文本生成模型,结合优化技术提升性能
GithubHuggingfaceUnslothtransformers开源项目文本生成模型模型训练
llama_3.1_q4模型结合Unsloth与Huggingface TRL库,实现快速训练,保持8B参数模型的强大性能,优化文本生成能力。项目在Apache-2.0许可下开放使用,适用于多语言生成,由keetrap负责开发。
CodeLlama-7B-Python-GGUF - 适用于多平台的文本生成开源模型
CodeLlamaGGUFGithubHuggingfacePython开源项目模型量化
CodeLlama 7B Python GGUF格式模型提供多平台下的文本生成功能。由llama.cpp团队推出的GGUF格式,替代GGML,增强了标记和元数据支持。兼容多种UI和库,如text-generation-webui和LM Studio,并提供多种量化选项,以适应不同硬件需求,支持与LangChain等Python项目的高级整合。
CodeLlama-13b-hf - Meta开发的13B参数通用代码生成和理解模型
Code LlamaGithubHuggingface人工智能模型代码生成开源项目机器学习模型自然语言处理
CodeLlama-13b-hf是Meta开发的13B参数大型语言模型,专注于代码生成和理解。作为Code Llama系列的基础版本之一,该模型支持代码补全和填充功能。它采用优化的transformer架构,于2023年上半年训练完成,适用于商业和研究用途。这一通用代码合成工具能有效处理多种编程任务,为开发者提供代码辅助功能。
Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF - 使用llama.cpp实现高效文本生成
GithubHuggingfaceLLAMA.CPPLyte/Llama-3.2-3B-Overthinker开源项目推理文本生成模型模型转换
Llama-3.2-3B-Overthinker-Q8_0-GGUF模型通过llama.cpp转换为GGUF格式,适用于Mac和Linux。支持CLI和服务器模式的推理,操作流程包括从GitHub克隆到构建和运行,为开发者提供详尽指导。支持多种文本生成需求,并结合硬件加速以优化性能。
llama-30b-instruct-2048 - 语言处理模型,专为增强文本生成能力设计
AI绘图GithubHuggingfaceLLaMA伦理考量开源项目数据集模型高性能
Llama-30b-instruct-2048模型由Upstage研发,基于LLaMA架构,优化用于生成文本,支持动态扩展处理10k+输入符号。在多项基准数据集上表现出色,并结合DeepSpeed与HuggingFace工具进行微调。使用该模型需获得持有Meta授权表单的许可。
CodeLlama-34b-hf - 面向代码生成与理解的大型语言模型
Code LlamaGithubHuggingfaceMetaPython代码合成开源项目模型预训练模型
这是一个预训练和微调的语言模型,专注于代码生成和理解,参数规模可达34亿。适用于多样化的代码合成任务,特别针对Python进行了优化。基于Transformer架构,该模型为商业应用和研究提供了安全可靠的支持。
Behemoth-123B-v1-GGUF - 多种量化策略优化文本生成模型效率
Behemoth-123B-v1GithubHuggingface开源项目性能优化文本生成模型模型下载量化
Behemoth-123B-v1-GGUF 项目运用 Llamacpp imatrix 技术进行模型量化,支持从 Q8_0 到 IQ1_M 的多种格式,适应不同硬件环境。项目涵盖多种文件种类,量化质量和大小各异,从高质到低质,满足多样使用需求。用户可根据 RAM 和 VRAM 选择合适文件,平衡速度与质量的追求。Q8_0 格式在嵌入和输出权重方面的质量表现突出,而适用于 ARM 芯片的 Q4_0_X_X 格式则显著提升运算速度,尤其适合低内存硬件。
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