/ Модель

Характеристики

Базовая модель
Llama-3-Instruct-8B-SimPO
Библиотека
gguf
Опубликована
28 мая 2024

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-IMat-GGUF

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-IMat-GGUF — это GGUF-квантизированная версия языковой модели Llama-3-Instruct-8B-SimPO, разработанной Princeton NLP.

971скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 мая 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

Квантизацию выполнил legraphista с использованием llama.cpp версии b3023 и калибровочных данных IMatrix. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая работу через совместимые с llama.cpp приложения и локальный инференс.

Модель имеет размер 8B параметров и поставляется в нескольких вариантах GGUF: от BF16 и FP16 до Q8_0, Q6_K, Q5_K, Q4_K, Q3_K, Q2_K и IQ-квантов. Для ряда вариантов применена IMatrix-квантизация, призванная улучшить сохранение качества при уменьшении размера модели. Размер файлов варьируется примерно от 3,18 до 16,07 ГБ. README не указывает поддерживаемые языки, размер контекста и мультимодальные возможности, поэтому модель следует рассматривать как текстовую.

Сильная сторона сборки — широкий выбор уровней квантизации для подбора баланса между качеством, скоростью и требованиями к памяти, а также возможность локального запуска в формате GGUF. Более агрессивная квантизация может снижать качество генерации по сравнению с исходной BF16-моделью. Лицензия в README не указана; условия использования следует уточнять в карточке исходной модели и репозитории сборки.

Для каких профессий подходит11

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-3-Instruct-8B-SimPO-IMat-GGUF

Llama.cpp imatrix quantization of princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO

Original Model: princeton-nlp/Llama-3-Instruct-8B-SimPO
Original dtype: BF16 (bfloat16)
Quantized by: llama.cpp b3023
IMatrix dataset: here


Files

IMatrix

Status: ✅ Available
Link: here

Common Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

All Quants

FilenameQuant typeFile SizeStatusUses IMatrixIs Split
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16.ggufBF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.FP16.ggufF1616.07GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q8_0.ggufQ8_08.54GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q6_K.ggufQ6_K6.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q5_K.ggufQ5_K5.73GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q5_K_S.ggufQ5_K_S5.60GB✅ Available⚪ Static📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q4_K.ggufQ4_K4.92GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q4_K_S.ggufQ4_K_S4.69GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ4_NL.ggufIQ4_NL4.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ4_XS.ggufIQ4_XS4.45GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q3_K.ggufQ3_K4.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q3_K_L.ggufQ3_K_L4.32GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q3_K_S.ggufQ3_K_S3.66GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ3_M.ggufIQ3_M3.78GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ3_S.ggufIQ3_S3.68GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ3_XS.ggufIQ3_XS3.52GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ3_XXS.ggufIQ3_XXS3.27GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q2_K.ggufQ2_K3.18GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.Q2_K_S.ggufQ2_K_S2.99GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ2_M.ggufIQ2_M2.95GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ2_S.ggufIQ2_S2.76GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ2_XS.ggufIQ2_XS2.61GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ2_XXS.ggufIQ2_XXS2.40GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ1_M.ggufIQ1_M2.16GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No
Llama-3-Instruct-8B-SimPO.IQ1_S.ggufIQ1_S2.02GB✅ Available🟢 IMatrix📦 No

Downloading using huggingface-cli

If you do not have hugginface-cli installed:

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

Download the specific file you want:

huggingface-cli download legraphista/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-IMat-GGUF --include "Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16.gguf" --local-dir ./

If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run:

huggingface-cli download legraphista/Llama-3-Instruct-8B-SimPO-IMat-GGUF --include "Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16/*" --local-dir ./
# see FAQ for merging GGUF's

Inference

Simple chat template

<|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Chat template with system prompt

<|im_start|>system
You are a helpful AI.<|im_end|>
<|im_start|>user
Can you provide ways to eat combinations of bananas and dragonfruits?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Sure! Here are some ways to eat bananas and dragonfruits together:
 1. Banana and dragonfruit smoothie: Blend bananas and dragonfruits together with some milk and honey.
 2. Banana and dragonfruit salad: Mix sliced bananas and dragonfruits together with some lemon juice and honey.<|im_end|>
<|im_start|>user
What about solving an 2x + 3 = 7 equation?<|im_end|>

Llama.cpp

llama.cpp/main -m Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16.gguf --color -i -p "prompt here (according to the chat template)"

FAQ

Why is the IMatrix not applied everywhere?

According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).

How do I merge a split GGUF?

  1. Make sure you have gguf-split available
  2. Locate your GGUF chunks folder (ex: Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16)
  3. Run gguf-split --merge Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16/Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16-00001-of-XXXXX.gguf Llama-3-Instruct-8B-SimPO.BF16.gguf
    • Make sure to point gguf-split to the first chunk of the split.

Got a suggestion? Ping me @legraphista!

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
0a40ab8

0 моделей