Chinese-LLaMA-Alpaca-3

中文Llama-3大模型及其精调版本的特性

Llama-3-Chinese 中文大模型指令精调开源性能提升 Github 开源项目

Chinese-LLaMA-Alpaca-3项目推出了基于Meta新一代Llama-3技术的中文模型版本，涵盖原始及指令精调版本。这些模型利用海量中文数据增强了语义理解与指令执行性能，可广泛适用于多种中文文本处理任务。

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

GGUFGithubHuggingfaceMeta-Llamallama.cpp人工智能开源项目模型量化

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。

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。

llama3-from-scratch - 深入解析Llama 3模型实现原理

GithubLlama3开源项目机器学习模型实现神经网络自然语言处理

本项目详细演示了Llama 3模型的实现过程，包括模型架构、分词、嵌入和注意力机制等核心技术。通过逐步解析模型文件和实现RMS归一化、旋转位置编码(RoPE)等关键组件，为开发者提供了构建大型语言模型的实践指南。项目结合代码实现和可视化说明，深入浅出地解释了复杂概念，是研究大型语言模型的重要参考资料。

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

GithubHuggingfaceMeta-Llama-3.1vLLM多语言开源项目模型模型优化量化

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。

Llama-3-8B-Magpie-Align-v0.3 - 优化中文查询与对齐数据的强大语言模型

GithubHuggingfaceLlama-3-8B-Magpie-Align中文指令数据集开源项目模型模型性能超反馈技术问答系统

该项目通过在Llama-3-8B上执行SFT和DPO优化，大幅提升了模型性能，尤其在中文查询响应上。使用高质量数据集进行训练，并在AlpacaEval等基准测试中表现优异，展现Magpie数据的规模和质量优势，为语言模型的普及化提供可能。

Llama-3.2-1B-Instruct-q4f16_1-MLC - 高性能量化指令模型用于MLC-LLM和WebLLM项目

GithubHuggingfaceLlama-3.2-1B-InstructMLC-LLM人工智能大语言模型开源项目模型聊天机器人

Llama-3.2-1B-Instruct模型的MLC格式q4f16_1版本，适用于MLC-LLM和WebLLM项目。支持命令行聊天、REST服务器部署和Python API调用。模型采用量化技术，在保持性能的同时减小体积，适合多种设备高效推理。可通过简单命令或代码快速部署使用。

Meta-Llama-3-8B - Meta发布Llama 3系列8B参数大语言模型

GithubHuggingfaceLlama 3Meta人工智能大语言模型开源项目模型自然语言处理

Meta-Llama-3-8B是Meta公司最新发布的大语言模型,采用优化的Transformer架构,具有8B参数规模和8k上下文窗口。该模型在15万亿以上token的数据上预训练,通用能力和特定任务表现均有提升。模型适用于对话、文本生成等场景,并提供开发工具支持应用开发和微调。

Llama-3.2-11B-Vision-Instruct-FP8-dynamic - Meta-Llama视觉语言模型FP8量化版支持多语言部署

GithubHuggingfaceLlama-3.2vLLM人工智能开源项目模型视觉识别量化压缩

基于Meta-Llama-3.2架构的视觉语言模型，通过FP8动态量化技术实现模型压缩，在保持原有性能的同时将显存需求降低50%。模型支持图文输入和多语言输出，可通过vLLM实现快速部署，提供OpenAI兼容接口，适合商业场景应用。

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit - 高效快速的开源大语言模型微调框架

GithubHuggingfaceLlama 3.1人工智能大语言模型开源项目模型模型微调自然语言处理

Meta-Llama-3.1-8B-Instruct是一款开源的大语言模型微调框架,能以2.4倍的速度和58%更少的内存微调Llama 3.1等模型。支持Llama 3.1、Gemma 2和Mistral等多种模型,提供Google Colab笔记本便于使用。该框架适用于商业和研究领域,支持多语言处理,具有128K上下文长度。其优化设计显著提升了模型微调效率,为开发者和研究人员提供了强大的工具。

Firefly-LLaMA2-Chinese - 低资源高效的中英文LLaMA2模型预训练与指令微调

Firefly-LLaMA2-ChineseGithubHuggingface中英双语模型低资源增量预训练大模型技术开源项目

本项目专注于低资源增量预训练与多轮指令微调，提升LLaMA2模型在中文领域的表现。支持对多种中英文预训练模型进行扩充与优化，开源了7B和13B的Base与Chat模型。在Open LLM Leaderboard和CMMLU榜单上表现出色，以4*V100完成高效训练，远低于其他模型的GPU资源需求。提供全项目信流程训练代码及数据，对LLaMA2、Baichuan2等多个模型进行详细评测，确保用户获得全面权威的模型性能数据。

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