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Nvidia发布Llama3-ChatQA-1.5: 提升对话问答和表格推理能力，平均性能超越GPT-4

前言近日，Nvidia推出了一款名为Llama3-ChatQA-1.5的对话问答模型。

Llama3-ChatQA-1.5 对话问答模型

基于Ollama本地部署Llama3指南！

众所周知，扎克伯格的Meta又开源了Llama3 8B和70B的预训练（pretrained）和指令微调（instruction-tuned）两个版本，还有个更大的400B参数预计在今年夏天发布，这个400B

LLama3 ollama

最强国产开源多模态大模型MiniCPM-V：可识别图片、视频，还可在端侧部署

在单图理解上，它取得了优于 GPT-4o mini、Gemini 1.5 Pro 和 Claude 3.5 Sonnet等商用闭源模型的表现，并进一步优化了 MiniCPM-Llama3

minicpm 面壁

实测：本地跑llama3:70B需要什么配置

前几天发布的开源大语言模型Llama 3 70B的能力通过测试结果的展示已经达到了一个全新的高度，甚至可以与Claude 3 Sonnet和Gemini 1.5 Pro等一众顶级模型相媲美，甚至在某些方面已经超过了去年发布的两款

llama GPU内存

Llama 3突然来袭！开源社区再次沸腾：GPT-4级别模型可以自由访问的时代到来

而70B模型则超越了闭源的当红炸子鸡Claude 3 Sonnet，和谷歌的Gemini Pro 1.5打得有来有回。

meta llama3

手把手！做Llama3的MoE专家混合模型！底层原理怎样的？做自己的MoE模型？需要多少算力？

llama3表现爆棚！

MoE 专家混合模型

QWen1.5: 卓越模型之路

引言在QWen升级之路一文中，我们深入探究了千问模型的优化过程，新版千问1.5模型较原先又取得的提升，本文将继续分析新版千问1.5模型取得不俗表现的原因。

Qwen1.5 开源模型

开源新标杆，千问Qwen2系列模型发布，全面超越LLama3

千问Qwen2系列模型发布，Qwen2 系列模型包括五个尺寸的模型（Qwen2-0.5B、Qwen2-1.5B、Qwen2-7B、Qwen2-57B-A14B 和 Qwen2-72B），这些模型在中文和英文基础上增加了 27 种语言的高质量数据，并在多个评测基准上展现了优异的性能。Qwen2 系列模型在代码和数学能力上有显著提升

qwen 千问开源

微软打破Decoder-Only架构！大幅降低GPU内存需求，网友：把Llama3 70B弄20GB GPU上运行

微软&清华最新研究，打破GPT系列开创的Decoder-Only架构—— 提出Decoder-Decoder新型架构，名为YOCO（You Only Cache Once）。 YOCO仅缓存一次键值对，可大幅降低GPU内存需求，且保留全局注意力能力。

Decoder-Decoder YOCO 架构

【手把手带你微调 Llama3】改变大模型的自我认知，单卡就能训

微调Llama3的自我认知后当你问Llama3中文问题： “你叫什么名字？”

Llama3 对话问答模型

星标破万！小钢炮2.6登顶GitHub，Hugging Face TOP3，燃爆开源社区！

与 MiniCPM-Llama3-V 2.5 相比，MiniCPM-V 2.6 性能提升显著，并引入了多图和视频理解的新功能。

MiniCPM-V 2.6 大模型

炸裂！百川开源第1个7B多模态大模型 Baichuan-Omni | 能够同时分析图像/视频/音频/文本

，Qwen1.5-Chat，Llama3-Instruct和OLMo。

Baichuan-Omni 多模态大模型

如何微调Meta Llama-3 8B

Load Llama3 model 2.

Meta Llama 3 大模型

发现一个好东西，一键本地运行各种大模型！包括最新的Qwen1.5

Qwen这波年终大放送相当给力，将所有模型更新到了1.5版本，一次性放出6个尺寸，几十个模型！

Qwen1.5 大模型

一键部署本地私人专属知识库，开源免费！可接入GPT-4、Llama 3、Gemma、Kimi等几十种大模型，零代码集成。

这里我们使用最近开源的大语言模型llama3来作为运行本地知识库的大语言模型，到ollama模型列表界面，选中并打开llama3模型界面，在界面最底部找到下载llama3模型的命令，

知识库MaxKB 开源

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