OpenCSG全网首发！llama3.1中文DPO版

最新推荐文章于 2025-09-03 12:28:03 发布
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#人工智能 #自然语言处理

前沿科技速递🚀

🎉 震撼发布！OpenCSG全网独家首发llama3.1-8B-instruct中文DPO版！

👏 特别鸣谢社区之星——来自河南工业大学AI系的大三才子来新璐同学，他不仅是B站AIGC领域炙手可热的UP主“飞鸟白菜”，更拥有清华、盛大云、百度等顶尖企业的实习经历，现于香港中文大学（深圳）担任研究助理。在OpenCSG强大算力的加持下，他仅凭8台A100显卡，便以惊人的5分钟完成了模型的训练！

🔍 精心采用DPO(beta 0.5)与LoRA(rank128, alpha256)技术，确保模型性能卓越无损，中文DPO版在问答能力上更是超越市面同类产品，不仅完美保留了原版强大功能，还增添了对趣味中文与emoji表情的独特偏好，让交流更加生动有趣。

🚀 部署流程简便快捷，一切精彩尽在传神社区等你来探索！诚邀您下载试用，一同开启中文AI的无限想象之旅，体验前所未有的智能互动乐趣！

来源：传神社区

01 模型介绍🦙

llama3.1-8B-instruct中文DPO版基于meta最新发布的版本llama3.1进行微调。llama3.1作为最新一代的语言模型，在各项自然语言处理任务中都展现了出色的表现，我们的8B参数中文版本通过微调技术进一步提升了在中文语境下的应用能力。

特点 💡

  • llama3.1 8B的基座优势：llama3.1 8B 是从405B上蒸馏得到的，这一过程使得其作为基座模型时，相较于直接通过纯训练获得的Llama3 8B，理论上应具备更优的性能表现。实际应用中的反馈也证实了这一点，用户普遍报告其表现更为稳定且高效。

  • 卓越的中文能力：模型在处理中文任务时表现尤其出色，不仅精准地解析复杂的中文语境，还能流畅地生成富有深度的中文语句。

  • 有趣的emoji表情：模型在回答问题时，会使用有趣的

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Llama 3.1 大模型指令微调提升中文能力
听雨草堂
09-12 1176
Llama 3.1 是一个通用的大型语言模型，尽管它在多种语言上进行了训练，但在某些特定语言（如中文）上的表现可能不如专门针对该语言进行优化的模型。通过指令微调，可以提高模型在处理中文文本时的理解和生成能力。对于某些领域（如医疗、法律、科技等），可能存在大量的中文专业术语和特定表达。通过指令精调，可以让模型更好地理解和生成这些领域的中文内容。通用大模型Llama 3.1 在中文评测数据集C-Eval、CMMLU 上表现不佳，通过精调可以针对特定任务进行优化，提升模型在这些任务上的性能。
本地运行 Llama 3.1 模型：综合指南,使用 Llama 3.1 Ollama 和 LM Studio构建应用程序(教程含程序)
iCloudEnd的博客
07-25 1888
Llama 3.1 是 Meta 大型语言模型系列的最新版本，它已席卷 AI 界。凭借其出色的性能和开源特性，许多人都渴望在本地机器上利用其强大功能。本指南将引导您使用 Ollama 和 LM Studio 等流行工具在本地运行 Llama 3.1 模型的过程，并与其他领先的 AI 模型进行比较。
TensorFlow相关组件的安装
AAI666666的博客
01-11 3019
TensorFlow相关组件的安装
Huggingface终于没忍住，OpenCSG坚持开源开放
最新发布
OpenCSG的博客
09-03 1048
全球AI竞争加剧，开源与闭源路径选择成为关键。HuggingFace转向"有限开源"以平衡商业与合规需求，而中国开源社区OpenCSG坚持"主权AI"理念，构建自主可控的AI基础设施。OpenCSG依托CSGHub平台托管超20万模型，并首创AgenticOps方法论，推动智能体全生命周期管理，已在金融、医疗等领域实现规模化应用。其开源开放策略不仅促进AI民主化，更为国家数字主权提供保障，展现中国在AI赛道的前瞻性。
部署和体验llama3.1:8B中文微调版本
szw的博客
08-14 5192
llama-3-1 meta于2024-07-23发布文档gitCloudflare提供了免费访问的入口如下，Llama 3.1模型在中文支持方面仍有较大提升空间在Hugging Face上已经可以找到经过微调、支持中文的Llama 3.1版本。
Llama3中文微调模型-Llama3-Chinese-8B-Instruct概述
ASS-ASH的博客
04-24 7434
Llama3的最大模型参数规模达到了惊人的400B。），8B模型和70B模型全系列都采用了GQA，GQA通过将查询分成不同的部分并给予它们不同的重点来理解查询的层次结构，这有助于系统更好地理解复杂问题并找到更相关的信息。通过LoRA微调，我们不仅保留了Llama3模型在预训练阶段获得的知识，还通过针对性的架构调整和参数优化，进一步提升了模型对中文语境的适应性和任务执行的准确性。这一过程中，我们特别注重了超参数的精细调整，并通过反复的模型评估与迭代，确保了微调后的模型能够在实际应用中稳定地提供高质量的输出。
llama3.1 原模型与中文微调模型效果对比分析
2401_85343303的博客
08-13 1409
开源的力量是越来越强大，Meta这条路子总算是走对了，未来LLAMA成为大模型一个指日可待，干翻闭源模型也指日可待。其实不管怎么说8B的模型大小也就是能随便玩玩，想正式进入商用阶段还得使用70B、甚至405B，如果真的有一天8B的模型能够商用，也就是小模型能在消费级显卡上面支持商用，那真的是人工智能的到来之日。就在发文的功夫，最强开源的位置易主了，已经是LLAMA3.1的霸主之位只坐了一天，再次感叹开源力量，太卷了。
惊天逆转！Llama 3.1 完胜 GPT-4o，AI 开源新时代！
lhx17673139267的博客
08-01 982
自从 Meta 开源了 Llama 3.1 405B 模型，Meta CEO 马克·扎克伯格在一次声明中表示，Meta 的长期目标是构建通用智能，并以负责任的方式将其开源，使所有人都能受益。在多个基准测试中，Llama 3.1 的表现令人惊艳。例如，在数学推理（GSM8K 基准测试）中，Llama 3.1 的得分为96.82%，超过了 GPT-4o 的94.24%。在代码生成（HumanEval 基准测试）方面，GPT-4o 以92.07%的得分略胜 Llama 3.1 的85.37%。
最强开源模型来了!Llama3.1以405B参数领先GPT-4o附本地部署教程
07-25 873
一个用户友好型的自托管 Web 界面，支持包括 Ollama 在内的多种 LLM 运行器。此过程将您的 Open WebUI 容器更新到最新版本，同时保留存储在 Docker 卷中的数据。• Llama3.1具有上下文长度扩展、多语言支持和卓越性能等技术亮点，展现出在多方面的优势。• Meta大幅优化训练栈，扩展模型算力规模至16000个H100GPU，提高性能。￮ 使用docker run最初创建容器时使用的相同命令，确保所有配置保持不变。￮ 此步骤确保您可以从更新的图像创建一个新的容器。
HuggingFace + Ollama + Llama 3.1：轻松搞定Llama 3.1中文微调版本安装
2301_76168381的博客
09-07 2024
通过 Ollama 在个人电脑上快速安装运行 shenzhi-wang 的 Llama3.1-8B-Chinese-Chat 模型，不仅简化了安装过程，还能快速体验到这一强大的开源中文大语言模型的卓越性能。希望本文能为在个人电脑使用大模型提供一些启发。如果您在安装或使用过程中遇到任何问题，欢迎在评论区留言。
Llama 3.1中文微调数据集已上线，超大模型一键部署
HyperAI超神经
08-12 1449
该数据集是一个为遥感图像理解设计的多用途视觉-语言基准数据集，包含 29,614 张经过人工验证的详细字幕图像、52,472 个对象引用和 123,221 个问答对，旨在推进通用的、大规模的遥感图像视觉-语言模型的发展。该数据集是一个专为微调大语言模型而设计的数据集，包含了大量的问答对数据，每个问题都有中文和英文两个版本的答案，并且答案中融入了趣味幽默的元素，包括表情符号 (emoji) 的使用。BoWFire 数据集是一个专门用于火焰检测的图像数据集，旨在提高火灾检测的准确性并减少误报。
opencsg example
06-21
在控制台应用程序里面实现opencsg库函数的应用， 实现三维实体的布尔布尔运算
OpenCSG-1.4.2_OpenCSG-1.4.2_opencsg_2619nv.com_2619nv.com_GL_EXT
10-03
OpenCSG-1.4.2源码及例子。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
Llama 3.1论文中文对照翻译
博观约取，厚积薄发
08-09 3621
现代人工智能（AI）系统由基础模型驱动。本文介绍了一组新的基础模型，称为 Llama 3。它是一群原生支持多语言、编码、推理和工具使用的语言模型。我们最大的模型是一个密集型 Transformer，具有 405 B 405B 参数和高达 128 K 128K 个令牌的上下文窗口。本文对 Llama 3 进行了广泛的实证评估。我们发现 Llama 3 在众多任务上与 GPT-4 等领先语言模型相比质量相当。我们公开发布了 Llama 3，包括 405B 参数语言模型的预训练和后训练版本以及用于输入和输出安
一大堆Llama3.1-Chinese正在袭来
qingkahui24689的博客
08-07 1053
Llama3.1模型已经开源，在这短短几天之内，也是出现了一些Llama3.1汉化的repo，开源社区也是相当的卷。主要是Llama3.1没有关注中文，虽然是多语言，但主要针对英语、法语、德语、印地语、意大利语、葡萄牙语、西班牙语和泰语。虽然让Llama3.1系列模型用中文回答时，也可以正常回答，但仍然有中英文混合现象，并且词表是真没中文呀，中文场景下解码效率会比较低。
【openCSG】
qq_31532979的博客
01-18 261
openCSG是一个用于实现几何形状之间的布尔运算（并、交、差）的开源软件库，但它没有官方的用户操作手册。你可以参考openCSG的官方文档和代码库，了解如何使用openCSG库进行代码实现。在openCSG的官方文档中，到详细的API文档和示例代码，以帮助你理解和使用openCSG库。另外，你可以搜索互联网上的开源社区和论坛，参考其他开发者的经验和案例分析。在这些社区中，你可以找到许多关于openCSG的讨论和问题解答，以及其他开发者分享的使用openCSG的案例。欢迎关注微信公众号：数据科学与艺术。
【LLM微调】Llama3.1-8B模型中文版！OpenBuddy发布新一代跨语言模型
2301_81940605的博客
08-01 1616
Meta发布了新一代开源模型系列：Llama3.1。其中405B参数的版本刷新了开源模型性能的上限，在多种指标上的测试成绩接近GPT-4等闭源模型的水平，甚至在部分基准测试中展现出来了超越头部闭源模型的潜力。
本地虚拟机Centos7使用Ollama运行llama3中文模型和OpenWebUI访问
paopaodog的博客
06-20 3680
量化是一种模型压缩技术，通过减少表示权重和激活的位数来减少模型的大小和推理时的计算量。q4大概4.7G，q8大概8.5G，fp16大概16G。中搜索llama3找下载最多的中文版，我这里选择了8b q4的，因为虚拟机硬盘空间不够，有条件的可以选择q8或者fp16的。本来想用docker安装lobe-chat，但是docker死活拒绝连接，所以选择了Open WebUI，从docker拉取，大概4个多G。如果想宿主机也能访问虚拟机Ollama上的大模型，那需要使服务监听所有网络接口，否则只能虚拟机内部访问。
基于 Llama factory 微调 Llama3.1-70B-Chinese-Chat
qkh1234567的博客
08-27 997
​ 本文通过单机多卡和多机多卡的情况下，完成基于Llama factory使用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术对Llama3.1-70B-Chinese-Chat模型进行微调的过程。总体的推理效果不错。对于多机多卡下，训练速度慢的问题还有待改善。
llama3.1 转 llama3.1_hf 怎么转
03-23
<think>好的，用户问的是如何将Llama3.1模型转换为Hugging Face格式的Llama3.1_hf。首先我需要回顾一下相关的知识，尤其是参考提供的引用内容。 根据引用[1]，里面提到将HuggingFace格式的模型转换为GGUF格式使用了llama.cpp的convert_hf_to_gguf.py脚本。这说明转换工具可能需要逆向操作。但用户的问题是从原始Llama3.1转换为Hugging Face格式，所以可能需要官方提供的转换脚本或工具。 另外，引用[4]提到Hugging Face的下载和申请步骤，可能用户需要先获得Llama3.1的原始权重，这些通常是以PyTorch格式保存的。Hugging Face的模型通常使用transformers库，所以需要将原始权重转换成对应的结构。 可能需要检查Hugging Face的官方文档是否有关于Llama3.1的转换指南。通常，Meta会提供转换脚本，比如使用他们的代码库中的转换脚本，将原始模型转换为Hugging Face支持的格式。 例如，transformers库通常提供转换脚本，比如将原始权重转换为PyTorch的.bin文件，并创建配置文件如config.json。用户可能需要下载官方发布的权重，然后运行类似convert_llama_weights_to_hf.py的脚本，这样就能生成Hugging Face格式的模型。 此外，注意引用[3]中提到加载Llama3.1模型到Ollama，可能需要先有Hugging Face格式的模型才能进行后续操作。所以转换步骤可能包括下载原始权重，使用Meta提供的转换脚本，然后保存为Hugging Face结构。 总结步骤可能是：1. 获取原始Llama3.1模型文件；2. 使用官方转换脚本转换为Hugging Face格式；3. 验证转换后的模型是否可用。同时可能需要安装必要的库，如transformers和torch，并确保版本兼容性。 另外，用户可能需要申请访问Llama3.1的模型权重，因为Meta的模型通常需要权限，引用[4]提到注册Huggingface和申请使用，这可能涉及到获取访问令牌或同意使用条款。 最后，可能需要提醒用户注意文件路径和依赖版本，确保转换过程顺利。</think>根据Hugging Face和Meta的模型转换规范，将Llama3.1原始模型转换为Hugging Face格式需要以下步骤： ### 转换步骤 1. **获取原始模型权重** - 从Meta官方渠道下载Llama3.1原始模型文件（通常为`.pth`或`.pt`格式） - 需要完成Hugging Face账户认证和模型使用申请[^4] 2. **安装依赖库** ```bash pip install transformers torch>=2.0 accelerate ``` 3. **使用官方转换脚本** ```python # 示例转换命令（具体脚本路径需根据实际存放位置调整） python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \ --input_dir ./llama3.1_original \ --model_size 8B \ --output_dir ./llama3.1_hf ``` 4. **验证转换结果** ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("./llama3.1_hf") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("./llama3.1_hf") print(model.config) # 应显示Llama3.1的配置参数 ``` ### 关键注意事项 1. **文件结构规范** ``` llama3.1_hf/ ├── config.json ├── generation_config.json ├── model-00001-of-00002.safetensors ├── model-00002-of-00002.safetensors └── tokenizer.json ``` 2. **格式差异说明** - 原始格式：PyTorch二进制权重文件 - HF格式：分片的安全张量文件（safetensors）+ 标准化配置文件 - 转换过程会保留所有模型参数和分词器配置 3. **GPU内存要求** | 模型规模 | 最小显存 | |---------|---------| | 8B | 16GB | | 70B | 80GB | ### 常见问题排查 1. 出现`KeyError`时，检查transformers库是否为最新版本 2. 遇到内存不足错误，可添加`--max_shard_size 2GB`参数分片保存 3. 转换后的模型应通过`model.save_pretrained()`生成标准化文件结构[^1]
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