/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3.1
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2025

Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-i1-GGUF

СуммаризацияТекст → текст3 профессии

Это квантизированная GGUF-версия модели Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct, разработанной на базе georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct.

1 154скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 мар 2025

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 mradermacher. Модель предназначена для автоматического суммирования обсуждений и комментариев на Hacker News, а также для сценариев, связанных с проектом HN Companion.

Модель основана на Llama 3.1 8B Instruct и обучалась с использованием набора данных georgeck/hacker-news-discussion-summarization-large. Указан английский язык. Доступны многочисленные варианты GGUF-квантизации размером примерно от 2,1 до 5,2 ГБ, включая IQ- и Q-форматы; Q4_K_M отмечен как рекомендуемый, а Q4_K_S — как оптимальный по соотношению размера, скорости и качества. Более агрессивные варианты требуют меньше памяти, но могут заметно снижать качество суммирования.

Сильная сторона модели — специализация на компактном изложении содержания дискуссий Hacker News и возможность локального запуска в формате GGUF. Ограничения включают узкую тематическую специализацию, ориентацию на английский язык и компромисс между размером, скоростью и качеством, зависящий от выбранного варианта квантизации. Сведения о размере контекстного окна, мультимодальности и результатах бенчмарков в README не указаны. Лицензия обозначена как llama3.1.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

About

weighted/imatrix quants of https://huggingface.co/georgeck/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct

static quants are available at https://huggingface.co/mradermacher/Hacker-News-Comments-Summarization-Llama-3.1-8B-Instruct-GGUF

Usage

If you are unsure how to use GGUF files, refer to one of TheBloke's READMEs for more details, including on how to concatenate multi-part files.

Provided Quants

(sorted by size, not necessarily quality. IQ-quants are often preferable over similar sized non-IQ quants)

LinkTypeSize/GBNotes
GGUFi1-IQ1_S2.1for the desperate
GGUFi1-IQ1_M2.3mostly desperate
GGUFi1-IQ2_XXS2.5
GGUFi1-IQ2_XS2.7
GGUFi1-IQ2_S2.9
GGUFi1-IQ2_M3.0
GGUFi1-Q2_K_S3.1very low quality
GGUFi1-Q2_K3.3IQ3_XXS probably better
GGUFi1-IQ3_XXS3.4lower quality
GGUFi1-IQ3_XS3.6
GGUFi1-Q3_K_S3.8IQ3_XS probably better
GGUFi1-IQ3_S3.8beats Q3_K*
GGUFi1-IQ3_M3.9
GGUFi1-Q3_K_M4.1IQ3_S probably better
GGUFi1-Q3_K_L4.4IQ3_M probably better
GGUFi1-IQ4_XS4.5
GGUFi1-Q4_04.8fast, low quality
GGUFi1-IQ4_NL4.8prefer IQ4_XS
GGUFi1-Q4_K_S4.8optimal size/speed/quality
GGUFi1-Q4_K_M5.0fast, recommended
GGUFi1-Q4_15.2
GGUFi1-Q5_K_S5.7
GGUFi1-Q5_K_M5.8
GGUFi1-Q6_K6.7practically like static Q6_K

Here is a handy graph by ikawrakow comparing some lower-quality quant types (lower is better):

image.png

And here are Artefact2's thoughts on the matter: https://gist.github.com/Artefact2/b5f810600771265fc1e39442288e8ec9

FAQ / Model Request

See https://huggingface.co/mradermacher/model_requests for some answers to questions you might have and/or if you want some other model quantized.

Thanks

I thank my company, nethype GmbH, for letting me use its servers and providing upgrades to my workstation to enable this work in my free time. Additional thanks to @nicoboss for giving me access to his private supercomputer, enabling me to provide many more imatrix quants, at much higher quality, than I would otherwise be able to.

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
fbed181

0 моделей