Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF

70Bパラメータの大規模量子化言語モデル

一般製品プログラミング自然言語処理Transformers

PatronusAI/Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUFは、70Bパラメータの大規模量子化言語モデルです。4ビット量子化技術を用いてモデルサイズを削減し、推論効率を向上させています。PatronusAIシリーズに属し、Transformersライブラリを基盤として構築されており、高性能な自然言語処理を必要とするアプリケーションシナリオに適しています。モデルはcc-by-nc-4.0ライセンスに従い、非営利目的での使用と共有が可能です。

自然言語理解と生成タスク（テキスト要約、質問応答、テキスト生成など）をサポートします。
4ビット量子化技術を採用することで、モデルサイズを縮小し、推論速度を向上させます。
llama.cppと互換性があり、コマンドラインツールまたはサーバーモードで展開して使用できます。
70.6Bのパラメータ数を備え、強力な言語理解と生成能力を提供します。
Hugging Faceプラットフォームから直接ダウンロードして使用できます。
研究プロジェクトや商業プロジェクトにおける高性能な自然言語処理ニーズに対応します。

対象ユーザーは、自然言語処理分野の研究者、開発者、企業ユーザーです。多数のパラメータを持つため、テキスト生成、翻訳、質問応答などの複雑な言語タスクの処理に適しています。量子化技術の適用により、ハードウェアリソースが限られた環境でも効率的に動作し、迅速な推論が必要なアプリケーションシナリオに適しています。

チャットボットで使用し、スムーズな会話体験を提供します。
コンテンツ作成に使用し、記事やストーリーを自動生成します。
教育分野で使用し、言語学習を支援し、パーソナライズされた学習アドバイスを提供します。

1. llama.cppのインストール：brewを使用してllama.cppツールをインストールします。
2. llama.cppリポジトリのクローン作成：gitコマンドを使用してllama.cppプロジェクトをクローンします。
3. llama.cppのビルド：プロジェクトディレクトリに移動し、LLAMA_CURL=1フラグを使用してプロジェクトをビルドします。
4. 推論の実行：llama-cliまたはllama-serverコマンドラインツールを使用して、モデルと入力パラメータを指定し、推論タスクを実行します。
5. Hugging Faceプラットフォームからモデルファイルを直接ダウンロードし、ドキュメントの説明に従って展開して使用します。

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Llama-3-Patronus-Lynx-70B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 70Bパラメータの大規模量子化言語モデル

FlexHeadFA — 高速かつメモリ効率の高い正確なアテンションメカニズム

Llama-3-Patronus-Lynx-8B-Instruct-Q4_K_M-GGUF — 特定モデルに基づく量子化済み大規模言語モデルで、自然言語処理などのタスクに適しています。

DeepSeek-V3 — 6710億パラメータを持つMixture-of-Experts言語モデルです。

Llama-Lynx-70b-4bit-量子化 — 70億パラメータの量子化テキスト生成モデル

Llama-lynx-70b-4bitAWQ — 70億パラメーターのテキスト生成モデル

glider-gguf — 高性能の量子化言語モデル

OLMo 2 7B — 7Bパラメータの大規模言語モデル。自然言語処理能力を向上させます。

falcon-mamba-7b — 高性能な7Bパラメータ因果言語モデル

Qwen2.5-LLM — 多様な用途に対応可能な、高性能なオープンソース言語モデルです。

Llama-3 70B Gradient 524K アダプター — Llama-3 70Bモデル用のLoRAアダプターで、コンテキスト長を524Kを超えるまで拡張します。

Gemini Embedding テキスト埋め込みモデル — Gemini Embeddingは、Gemini APIを通じて強力な言語理解能力を提供する、高度なテキスト埋め込みモデルです。

NeoBase — NeoBaseは、自然言語でデータベースとやり取りできるオープンソースのAIデータベースアシスタントです。

Instella — Instellaは、AMDが開発した高性能なオープンソース言語モデルであり、オープンソース言語モデルの発展を加速するために設計されています。

クローン — クローンは、革命的な人工筋肉技術Myofiberを搭載したヒューマノイドロボットで、自然な歩行が可能です。

ViDoRAG — ViDoRAGは、視覚ドキュメント検索を強化した生成のための動的イテレーティブ推論エージェントフレームワークです。

Microsoft Dragon Copilot — Microsoft Dragon Copilotは医療業界向けのAIワークスペースであり、臨床文書ワークフローを簡素化し、効率性を向上させます。

Migician — Migicianは、複数の画像の配置に特化した多モーダル大規模言語モデルであり、自由形式の複数の画像の精密配置を実現できます。

3FS — 3FSは、AIトレーニングと推論ワークロード向けに設計された高性能分散ファイルシステムです。

IndexTTS — 産業レベルで制御可能な、効率的なゼロショットテキスト音声変換システム

Evo 2 — Evo 2は、DNA、RNA、タンパク質の遺伝暗号を解読するための強力なAI基盤モデルです。

olmOCR — olmOCRは、LLMデータセットのトレーニングに使用するためにPDFを線形化するツールキットです。

DeepGEMM — DeepGEMMは、効率的なFP8行列乗算のためのCUDAライブラリであり、細粒度スケーリングと様々な最適化技術をサポートしています。

Raycast AI Extensions — Raycastは、自然言語コマンドを使用してコンピューター上のアプリケーションと対話し、タスクを実行するAI Extensionsを発表しました。

MLGym — MLGymは、AI研究エージェントの発展を促進するための新しいフレームワークとベンチマークです。

TableGPT-agent — TableGPT2をベースとした、表データに基づく質疑応答タスクのための事前構築済みエージェントです。

bRAG-langchain — Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーション構築のためのオープンソースプロジェクトです。

Qwen — Qwen Chatは、最先端の言語モデルをベースとしたAIチャットツールです。スマートな会話と多様な機能を提供します。

FlashMLA — FlashMLAはHopper GPU向けに最適化された、高効率なMLAデコードカーネルです。可変長シーケンスサービスに適しています。

VLM-R1 — VLM-R1は、安定性と汎用性に優れた強化学習に基づくビジュアル言語モデルであり、画像理解タスクに特化しています。