Характеристики

Базовая модель: Mistral-7B-v0.2-hf
Опубликована: 29 мар 2024

Ссылки

dolphin-2.8-mistral-7b-v02-GGUF

Генерация текстаТекст → текст13 профессий

dolphin-2.8-mistral-7b-v02-GGUF — это квантизированная версия текстовой генеративной модели dolphin-2.8-mistral-7b-v02, основанной на alpindale/Mistral-7B-v0.2-hf.

1 841скачиваний за 30 дней27лайковвеса обновлены29 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Исходная модель опубликована организацией cognitivecomputations, а квантизации в формате GGUF выполнены bartowski с использованием llama.cpp. Модель предназначена для генерации текста и локального запуска совместимых LLM-приложений.

Модель относится к семейству Mistral и имеет размер 7 миллиардов параметров. Доступны варианты квантизации Q8_0, Q6_K, Q5_K_M, Q5_K_S, Q5_0, Q4_K_M, Q4_K_S, IQ4_NL, IQ4_XS, Q4_0, Q3_K_L, Q3_K_M, IQ3_M, IQ3_S, Q3_K_S и Q2_K; их размер варьируется примерно от 2,71 до 7,69 ГБ, а качество снижается при более агрессивном сжатии. В README не указаны поддерживаемые языки, размер контекста, результаты тестирования или специальные модальности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую.

Сильная сторона модели — возможность подобрать баланс между качеством, потреблением памяти и скоростью локального запуска; для большинства сценариев рекомендуется вариант Q6_K, тогда как Q3 и Q2 ориентированы на системы с ограниченной оперативной памятью и заметно уступают по качеству. Ограничения включают потерю качества из-за квантизации и отсутствие данных о бенчмарках, языковой специализации и безопасностных характеристиках. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит13

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llamacpp Quantizations of dolphin-2.8-mistral-7b-v02

Using llama.cpp release b2536 for quantization.

Original model: https://huggingface.co/cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02

Download a file (not the whole branch) from below:

Filename	Quant type	File Size	Description
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q8_0.gguf	Q8_0	7.69GB	Extremely high quality, generally unneeded but max available quant.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q6_K.gguf	Q6_K	5.94GB	Very high quality, near perfect, recommended.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5.13GB	High quality, very usable.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	4.99GB	High quality, very usable.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q5_0.gguf	Q5_0	4.99GB	High quality, older format, generally not recommended.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4.36GB	Good quality, uses about 4.83 bits per weight.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4.14GB	Slightly lower quality with small space savings.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-IQ4_NL.gguf	IQ4_NL	4.15GB	Decent quality, similar to Q4_K_S, new method of quanting,
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-IQ4_XS.gguf	IQ4_XS	3.94GB	Decent quality, new method with similar performance to Q4.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q4_0.gguf	Q4_0	4.10GB	Decent quality, older format, generally not recommended.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3.82GB	Lower quality but usable, good for low RAM availability.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3.51GB	Even lower quality.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-IQ3_M.gguf	IQ3_M	3.28GB	Medium-low quality, new method with decent performance.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-IQ3_S.gguf	IQ3_S	3.18GB	Lower quality, new method with decent performance, recommended over Q3 quants.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3.16GB	Low quality, not recommended.
dolphin-2.8-mistral-7b-v02-Q2_K.gguf	Q2_K	2.71GB	Extremely low quality, not recommended.

Want to support my work? Visit my ko-fi page here: https://ko-fi.com/bartowski

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов: 0efc2ef