# 指令跟隨

基於GLM-4架構的9B參數聊天模型，支持中英文對話，經過量化處理適用於不同硬件環境

一款具備指令跟隨能力的韓語優化文本生成模型，輕量級設計適合邊緣設備部署

基於Gemma 3架構的波斯語專用模型，採用QLoRA進行4位量化，專注于波斯語文本生成與理解

GLM-Edge-1.5B-Chat 是一個基於 GLM 架構的 15 億參數規模的聊天模型，適用於中文對話場景。

LLaVA-NeXT-Video是一個開源多模態聊天機器人，通過視頻和圖像數據混合訓練優化，具備優秀的視頻理解能力。

波斯語首個開創性的大語言模型，擁有130億參數，基於波斯語維基百科語料庫訓練，專為多種自然語言處理任務設計。

LLaVA-NeXT-Video是一個開源多模態聊天機器人，通過視頻和圖像數據混合訓練獲得優秀的視頻理解能力，在VideoMME基準上達到開源模型SOTA水平。

基於LLaVA-v1.5框架訓練的大型多模態模型，採用80億參數的Meta-Llama-3-8B-Instruct作為語言主幹，並配備基於CLIP的視覺編碼器。

基於Meta-Llama-3-8B-Instruct和LLaVA-v1.5整合的多模態模型，提供先進的視覺-語言理解能力

LLaVA-Next-Video 是一個開源的多模態對話模型，通過對大語言模型進行多模態指令跟隨數據的微調訓練而成，支持視頻和文本的多模態交互。

LLaVA-Next-Video 是一款開源的多模態對話機器人，通過大語言模型微調訓練而成，支持視頻和文本的多模態交互。

LLaVA-Gemma-7b是基於LLaVA-v1.5框架訓練的大型多模態模型，採用google/gemma-7b-it作為語言主幹，結合CLIP視覺編碼器，適用於多模態理解和生成任務。

LLaVA-Gemma-2b是基於LLaVA-v1.5框架訓練的大型多模態模型，採用20億參數的Gemma-2b-it作為語言主幹，結合CLIP視覺編碼器。

MobiLlama-1B-Chat是基於MobiLlama-1B微調的指令跟隨模型，專為資源受限設備設計，強調高效、低內存佔用和快速響應。

LLaVA是基於Transformer架構的開源多模態聊天機器人，通過量化技術提供多種體積與質量平衡的模型版本。

LLaVA是一個開源的多模態聊天機器人，通過在多模態指令跟隨數據上微調LLM訓練而成。該版本是GGUF量化版本，提供了多種量化選項。

LLaVA 是一個開源多模態聊天機器人，通過對 LLaMA/Vicuna 進行微調，基於 GPT 生成的多模態指令跟隨數據訓練而成。

LLaVA是一個開源的多模態聊天機器人，通過在多模態指令跟隨數據上微調LLM訓練而成。本版本為GGUF量化版本，提供多種量化選項。

LLaVA 是一個開源的多模態聊天機器人，通過對多模態指令跟隨數據進行大型語言模型微調訓練而成。

LLaVA 是一個開源的多模態聊天機器人，通過在多模態指令跟隨數據上微調大語言模型訓練而成。

紫羅蘭系列語言模型專為遵循指令和維持俄語對話而訓練，第四代通過RLHF優化，具有更強的響應能力和更豐富的信息量。

Boana-7B-Instruct是一個基於LLaMA2-7B的葡萄牙語指令微調模型，專為葡萄牙語用戶設計，提供較低複雜度的LLM選項。

Openchat 3.5 0106 是一個基於Mistral架構的開源對話模型，由OpenChat團隊開發。該模型專注於提供高質量的對話體驗，支持多種對話任務。

LLaVA 是一個開源多模態聊天機器人，基於LLaMA/Vicuna架構，通過多模態指令跟隨數據微調訓練而成。

OpenChat 3.5 7B是基於Mistral架構的7B參數大語言模型，由OpenChat團隊開發，採用Apache 2.0許可證發佈。

LLaVA 是一個開源的多模態聊天機器人，通過對 LLaMA/Vicuna 進行微調，並基於 GPT 生成的多模態指令跟隨數據訓練而成。

LLaVA是一個開源多模態聊天機器人，基於LLaMA/Vicuna模型在GPT生成的多模態指令數據上微調訓練而成。

一個70億參數的Self-RAG模型，能夠針對多樣化用戶查詢生成輸出結果，並自適應地調用檢索系統、自我批判輸出內容和檢索段落，同時生成反思標記。

LLaVA是一個開源的多模態聊天機器人，通過微調LLaMA/Vicuna在GPT生成的多模態指令跟隨數據上進行訓練。

LongLoRA是一種高效微調長上下文大語言模型的技術，通過移位短注意力機制實現長上下文處理，支持8k到100k的上下文長度。

LLaVA 是一個開源多模態聊天機器人，基於 LLaMA/Vicuna 微調並整合視覺能力，支持圖像和文本的交互。

首個具備指令跟隨能力的可解釋心理健康分析開源大語言模型

首個具備指令跟隨能力的可解釋心理健康分析開源大語言模型，基於LLaMA2-chat-7B微調

SynthIA（合成智能代理）是基於Orca風格數據集訓練的LLama-2-70B模型，擅長遵循指令及進行長對話。

基於Llama2 70B模型在韓語數據集上微調的版本，專注於韓語和英語的文本生成任務

StableVicuna-13B是基於Vicuna-13B v0模型，通過RLHF進行微調的對話模型，採用4位GPTQ量化格式

StableVicuna-13B是基於Vicuna-13B v0模型，通過人類反饋強化學習（RLHF）和近端策略優化（PPO）在多種對話和指令數據集上進行微調的產物。

基於LLaMA-7B微調的指令跟隨模型，專門針對代碼指令場景優化