/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
OpenCerebrum-2.0-7B
Библиотека
transformers
Опубликована
14 апр 2024

OpenCerebrum-2.0-7B-GGUF

Ответы на вопросыТекст → текст13 профессий

OpenCerebrum-2.0-7B-GGUF — это квантизированная версия языковой модели Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B, подготовленная mradermacher в формате GGUF.

2 255скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы, включая задачи по программированию, математике, химии и биологии. Заявлен английский язык.

Модель содержит 7 млрд параметров и распространяется в нескольких вариантах квантизации объёмом примерно от 2,8 до 7,8 ГБ: Q2_K, Q3, IQ3, IQ4, Q4, Q5, Q6 и Q8. Более компактные варианты требуют меньше памяти, но могут уступать по качеству; в README отдельно отмечены Q4_K_S и Q4_K_M как быстрые и рекомендуемые, а Q8_0 — как вариант с наилучшим качеством. Сведения об архитектуре, размере контекста, поддерживаемых модальностях помимо текста и результатах тестирования не указаны.

Это open-source модель, опубликованная с лицензией Apache-2.0. README описывает статические квантизации; взвешенные или imatrix-варианты на момент публикации не предоставлялись. Для запуска GGUF-файлов требуется совместимое программное обеспечение, однако конкретные средства инференса не указаны.

Для каких профессий подходит13

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

About

static quants of https://huggingface.co/Locutusque/OpenCerebrum-2.0-7B

weighted/imatrix quants seem not to be available (by me) at this time. If they do not show up a week or so after the static ones, I have probably not planned for them. Feel free to request them by opening a Community Discussion.

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
GGUFQ2_K2.8
GGUFIQ3_XS3.1
GGUFQ3_K_S3.3
GGUFIQ3_S3.3beats Q3_K*
GGUFIQ3_M3.4
GGUFQ3_K_M3.6lower quality
GGUFQ3_K_L3.9
GGUFIQ4_XS4.0
GGUFQ4_K_S4.2fast, recommended
GGUFQ4_K_M4.5fast, recommended
GGUFQ5_K_S5.1
GGUFQ5_K_M5.2
GGUFQ6_K6.0very good quality
GGUFQ8_07.8fast, best quality

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.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

GGUF-веса поддерживаются только для текстовых LLM (llama.cpp).

Ревизия весов
8a324f4

0 моделей