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SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated

多语言模型合并实现角色扮演与写作能力增强

SwallowMaid-8B-L3-SPPO-abliterated项目通过mergekit工具多步骤合并多种预训练语言模型,提升模型整体性能及角色扮演功能。该项目结合Llama-3-Instruct-abliteration-LoRA-8B等模型,采用线性和任务算术方法,并注入35% RP-Mix向量方向,增强角色扮演与叙事能力,同时保留Meta's Llama-3-Instruct微调特质,提升人机交互体验。

ChimeraLlama-3-8B-v3 - 结合多项模型技术的高效文本生成能力
ChimeraLlama-3-8B-v3GithubHuggingfaceLLM排行榜准确率开源项目文本生成模型模型融合
ChimeraLlama-3-8B-v3采用LazyMergekit技术,结合NousResearch、mlabonne、cognitivecomputations等7个模型,为使用者提供高效的文本生成服务。在多个数据集上的表现优异,在IFEval(0-shot)达到了44.08的严格准确率,在MMLU-PRO(5-shot)测试中获得29.65的准确率。其参数配置运用了int8_mask和float16的数据类型,保证高效运行和资源使用优化。利用transformers库可便捷调用和使用该模型,体验其创新文本生成能力。
ZephRP-m7b - 合并LimaRP和Zephyr模型优化文本生成
AI模型GithubHuggingfaceLimaRPMistralZephRP-m7b开源项目模型角色扮演
ZephRP-m7b模型集成了Zephyr模型的知识和LimaRP的风格,实现了文本生成的增强。模型采用Alpaca指令格式,支持响应长度调整,适用于角色扮演和故事模拟。注意模型可能在特定论坛中表现出偏见,不适合用于提供真实信息或建议。训练过程中使用了8-bit lora PEFT适配器,并以Mistral-7B-v0.1为基础严格优化,以确保生成质量。
Daredevil-8B - 高性能文本生成模型
Daredevil-8BGithubHuggingfaceMMLU人工智能开源项目文本生成模型模型合并
Daredevil-8B通过合并多个Llama 3 8B模型,优化了MMLU性能,以卓越的表现位居Open LLM排行榜之首。该模型运用LazyMergekit合并工具,在AI2 Reasoning Challenge、HellaSwag等任务中展现了出色的文本生成能力,并量化为GGUF模型版本,以便于广泛应用于文本生成任务。
L3-8B-Stheno-v3.2-GGUF-IQ-Imatrix - 基于Llama 3的低资源角色扮演大语言模型
GithubHuggingfaceSillyTavernStheno大语言模型开源项目模型角色扮演量化模型
L3-8B-Stheno-v3.2-GGUF-IQ-Imatrix是一个经过优化量化的Llama 3大语言模型。该模型针对角色扮演场景进行了特别优化,支持故事创作和多轮对话。通过多种量化版本实现了低资源运行,8GB显存即可部署使用。模型在保持创造力的同时,具备出色的对话连贯性和指令遵循能力。
Llama3.1-70B-Chinese-Chat - 中英双语优化的Llama3.1-70B指令微调模型
GithubHuggingfaceLlama3.1-70B-Chinese-Chat开源项目文本生成模型细致调整角色扮演语言模型
项目基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型,优化针对中英用户,支持角色扮演、函数调用和数学能力。模型使用超10万偏好对数据集训练,提供q3_k_m、q4_k_m、q8_0和f16 GGUF版本。使用ORPO算法进行全参数微调,并基于LLaMA-Factory框架。用户需升级transformers库以下载使用BF16模型,亦可使用GGUF模型进行多种方式推理。
Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF - 基于Llama 3.1的70B参数创意写作和角色扮演优化模型
GithubHuggingfaceLlama-3.1-70BRPMax人工智能开源项目模型自然语言处理语言模型
Llama-3.1-70B-ArliAI-RPMax-v1.2-GGUF是一个基于Meta-Llama-3.1-70B-Instruct模型优化的大规模语言模型。该模型通过多样化的创意写作和角色扮演数据集训练,旨在提供创新性和非重复性的输出。模型采用LORA技术,拥有128K上下文长度和70B参数,适用于各种创意写作和角色扮演场景。根据用户反馈,该模型展现出独特的风格,与其他RP模型有明显区别。
NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF - 结合多模型的量化文本生成引擎
GithubHuggingfaceNSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1transformers开源项目文本生成模型模型合并量化
NSFW_DPO_Noromaid-7b-Mistral-7B-Instruct-v0.1-GGUF是利用llama.cpp开发的量化模型,整合了mistralai和athirdpath的两款7B模型。通过slerp合并法和bfloat16数据类型,该项目优化了文本生成任务的性能。用户可以通过Transformers和Accelerate库在Python中完成文本生成。该模型结合了多模型的优点,专为处理复杂文本生成任务而设计,提供了高效的运行性能。
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-abliterated-GGUF - 基于Meta-Llama的无限制大语言模型优化版本
AI开源GithubHuggingfaceLLMMeta-Llama大语言模型开源项目模型模型训练
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct优化版本采用abliteration技术对原模型进行调整,移除了默认的输出限制。项目基于transformers库开发,继承原版核心性能的同时提供更自由的输出空间。模型使用llama3.1许可证,适用于需要更灵活输出的AI开发场景。
RoleLLM-public - 评估与提升大语言模型角色扮演能力的框架
GithubRoleLLM基准测试大语言模型开源项目微调角色扮演
RoleLLM框架旨在评估和增强大语言模型的角色扮演能力。该框架包含RoleBench数据集、Context-Instruct知识提取方法、RoleGPT风格模仿技术和RoCIT微调策略。通过这些组件,RoleLLM显著提升了开源模型的角色扮演表现,在某些方面达到了与GPT-4相当的水平。这一框架为大语言模型在角色扮演任务中的应用提供了新的研究方向。
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。
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