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基于52K数据微调的7B LLaMA指令跟随模型

Stanford Alpaca LLaMA model 指令跟随模型数据生成微调 Github 开源项目

Stanford Alpaca项目提供了一个基于52K指令数据微调的7B LLaMA模型。该项目包含数据生成代码、模型微调代码和从权重差异恢复Alpaca-7B权重的代码。模型基于Self-Instruct技术生成的数据进行微调，仅限于研究用途。注意模型尚未经过安全性微调，使用时需谨慎。

文档

Platypus2-13B - LLaMA2架构下通过指令微调优化的模型及其表现

GithubHuggingfacePlatypus2-13B人工智能开源项目机器学习模型训练数据集语言模型

该模型基于LLaMA2-13B架构进行指令微调，具备自动回归功能。使用STEM和逻辑数据集进行训练，在ARC和HellaSwag等任务中表现优异。开发者应在应用前进行安全测试，以验证适用性并减轻可能的偏见。

Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0-GGUF - 高性能指令型大语言模型的GGUF格式版本

GGUF格式GithubHuggingfaceLlama 3.2Metallama.cpp大语言模型开源项目模型

Llama-3.2-1B-Instruct模型的GGUF格式版本专为高效推理而设计。该版本保留了原始模型的指令遵循能力,同时优化了推理速度和内存使用。通过llama.cpp,用户可在多种硬件上部署此模型,实现快速、资源友好的本地AI推理。这款1B参数的轻量级模型适用于个人电脑和边缘设备,为广泛应用场景提供了便利的AI解决方案。

llama-3-8b-Instruct - 开源大模型训练工具实现显著提速与内存优化

GithubHuggingfaceLlama-3内存优化开源项目性能优化模型模型微调深度学习

基于4bit量化技术的开源大语言模型训练工具，为Mistral、Gemma、Llama等主流模型提供优化方案。项目通过技术创新实现训练速度提升2-5倍，内存占用降低70%。支持GGUF格式导出和Hugging Face部署，提供多个免费Colab训练环境，降低了模型训练的硬件门槛。

Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF-GGUF - NVIDIA推出支持128K上下文的70B参数指令调优语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3.1Nvidia大语言模型开源项目指令微调模型量化模型

NVIDIA基于Llama 3.1框架开发的Nemotron-70B指令模型采用GGUF量化格式，具备128K上下文处理能力。模型在Arena Hard评测中获得85.0分，AlpacaEval 2 LC达到57.6分，GPT-4-Turbo MT-Bench评分8.98。通过优化提升了语言理解和生成能力，可应用于多样化的自然语言处理场景。

Meta-Llama-3.1-8B - Unsloth技术加速大语言模型微调并显著降低资源消耗

GithubHuggingfaceUnsloth开源项目微调性能优化模型语言模型

Meta-Llama-3.1-8B项目采用Unsloth技术优化大语言模型微调过程。该技术可将Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等模型的微调速度提升2-5倍，同时减少70%的内存占用。项目提供多个免费Google Colab笔记本，支持Llama-3 8b、Gemma 7b和Mistral 7b等主流模型的快速微调。这些笔记本设计简单直观，初学者只需添加数据集并运行，即可获得性能显著提升的模型。

llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法

GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库

本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术，有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程，并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。

open_llama_7b_v2 - Meta AI LLaMA开源复刻

GithubHuggingfaceMeta AIOpenLLaMA大语言模型开源开源项目模型模型评估

OpenLLaMA项目发布了开放许可的LLaMA模型复刻，包括3B、7B和13B模型，使用多种数据集进行训练。项目提供了PyTorch和JAX格式的模型权重，能替代原始LLaMA模型，适用于多种应用场景。模型在多任务测试中表现优异，部分任务超过原始模型。用户可通过Hugging Face平台加载模型，建议暂时避免使用快速分词器。项目旨在提升高效语言模型研究，为AI社区提供共享资源。

SPPO - 自我对弈优化提升语言模型对齐效果

AlpacaEval 2.0Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3GithubLlama-3-8B-InstructMistral-7B-InstructSPPO开源项目

SPPO采用自我对弈框架和新的学习目标，有效提升大规模语言模型性能。通过理论推导和多数据集实证验证，SPPO无需外部信号即可超越GPT-4等模型。该项目源代码和多个优化模型如Mistral-7B、Llama-3-8B、Gemma-2-9B均已开源，详情可参考相关论文。

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF - Llama 3.2模型的多精度量化版本

GithubHuggingfaceLlama人工智能开源开源项目模型语言模型量化

Llama-3.2-1B-Instruct-GGUF是Llama 3.2模型的量化版本,使用llama.cpp和imatrix方法进行处理。该项目提供从f16到Q3_K_XL多种精度选项,文件大小在0.80GB至2.48GB之间。这些模型支持多语言处理,适合在资源受限的设备上运行,用户可根据需求选择合适版本以平衡性能和资源占用。

Llama-3.2-11b-vision-uncensored - 图像处理与自然语言生成的先进集成工具

AI助手GithubHuggingfacealpindale/Llama-3.2-11B-Vision-Instruct图像处理开源项目模型模型量化自然语言生成

Llama-3.2-11b-vision-uncensored项目结合了图像处理和自然语言生成，使用Peft和torch库，专注于提供直接且无偏见的AI响应。自定义配置支持高效模型加载，适合要求高度注意力的场景。

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