/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1
Опубликована
14 мар 2024

ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-GGUF

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-GGUF — квантизированная GGUF-версия текстовой генеративной модели ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1, разработанной DrNicefellow.

1 410скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

Квантизацию выполнила Second State Inc.; базовая модель указана как DrNicefellow/ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и запуска в совместимых средах, включая LlamaEdge. Для взаимодействия используется шаблон vicuna-1.1-chat с ролями USER и ASSISTANT.

В основе лежит модель класса Yi с 34 млрд параметров; заявленное название содержит указание на контекст до 200K, однако в README для запуска через LlamaEdge указан размер контекста 7168, поэтому фактический поддерживаемый контекст зависит от конфигурации и среды выполнения. Модель работает только с текстом; сведения о языках не приведены. Доступны варианты квантизации от Q2_K до Q8_0 размером примерно от 12,8 до 36,5 ГБ. Q4_K_M обозначен как рекомендуемый сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с низкой потерей качества.

Главное преимущество — возможность запускать крупную 34B-модель в квантизированном формате с выбором компромисса между размером файла, требованиями к ресурсам и качеством. Низкобитные варианты заметно экономят память, но сопровождаются существенной потерей качества; для практического использования README рекомендует Q4_K_M или более точные варианты Q5. Модель распространяется по лицензии yi-license; ссылка на текст лицензии приведена в README.

Для каких профессий подходит10

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

ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-GGUF

Original Model

DrNicefellow/ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: coming soon

  • Prompt template

    • Prompt type: vicuna-1.1-chat

    • Prompt string

      USER: {prompt}
      ASSISTANT:
      
  • Context size: 7168

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q2_K.ggufQ2_K212.8 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q3_K_L.ggufQ3_K_L318.1 GBsmall, substantial quality loss
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q3_K_M.ggufQ3_K_M316.7 GBvery small, high quality loss
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q3_K_S.ggufQ3_K_S315 GBvery small, high quality loss
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q4_0.ggufQ4_0419.5 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q4_K_M.ggufQ4_K_M420.7 GBmedium, balanced quality - recommended
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q4_K_S.ggufQ4_K_S419.6 GBsmall, greater quality loss
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q5_0.ggufQ5_0523.7 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q5_K_M.ggufQ5_K_M524.3 GBlarge, very low quality loss - recommended
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q5_K_S.ggufQ5_K_S523.7 GBlarge, low quality loss - recommended
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q6_K.ggufQ6_K628.2 GBvery large, extremely low quality loss
ChatAllInOne-Yi-34B-200K-V1-Q8_0.ggufQ8_0836.5 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended

Quantized with llama.cpp b2334

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.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
2741d9b

0 моделей