/ Модель

Характеристики

Лицензия
Apache 2.0
Базовая модель
anah-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
4 июл 2024

anah-7b-GGUF

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Anah-7b-GGUF — это квантизированная версия модели opencompass/anah-7b, подготовленная mradermacher в формате GGUF.

697скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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

Модель ориентирована на обнаружение галлюцинаций и классификацию текста; заявленный язык — английский. В метаданных указана библиотека Transformers, однако подробности архитектуры и точные параметры исходной модели не приведены, кроме обозначения размера 7B.

Модель предназначена для сценариев, где требуется анализировать текст и выявлять признаки недостоверных или вымышленных утверждений. Доступны варианты с разными уровнями квантизации: от Q2_K размером около 3,1 ГБ до f16 размером около 15,6 ГБ. В README варианты Q4_K_S и Q4_K_M отмечены как быстрые и рекомендуемые, а Q8_0 — как обеспечивающий лучшее качество среди перечисленных квантизированных вариантов.

К сильным сторонам относятся возможность локального запуска в компактных вариантах GGUF и выбор между размером, скоростью и качеством. Ограничения связаны с квантизацией, возможной потерей качества по сравнению с полной точностью, специализацией на обнаружении галлюцинаций и отсутствием сведений о максимальном контексте, мультимодальности, датасетах и результатах оценки. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

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

static quants of https://huggingface.co/opencompass/anah-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_K3.1
GGUFIQ3_XS3.4
GGUFQ3_K_S3.6
GGUFIQ3_S3.6beats Q3_K*
GGUFIQ3_M3.7
GGUFQ3_K_M3.9lower quality
GGUFQ3_K_L4.2
GGUFIQ4_XS4.4
GGUFQ4_K_S4.6fast, recommended
GGUFQ4_K_M4.8fast, recommended
GGUFQ5_K_S5.5
GGUFQ5_K_M5.6
GGUFQ6_K6.5very good quality
GGUFQ8_08.3fast, best quality
GGUFf1615.616 bpw, overkill

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
47f9e0e

0 моделей