/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use
Опубликована
19 июл 2024

Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-GGUF — GGUF-квантизированная версия языковой модели Llama-3-Groq-8B-Tool-Use, разработанной Groq и подготовленной к распространению компанией Second State Inc.

920скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены2 авг 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 сценариев function calling: она может выбирать одну или несколько функций из предоставленных сигнатур и возвращать их имена и аргументы в структурированном формате.

Модель работает с текстом на английском языке и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для корректной работы с вызовами инструментов используется специальный шаблон запросов groq-llama3-tool, в котором описания функций передаются внутри XML-тегов tools, а результаты вызовов — внутри tool_call. Модель представлена в нескольких вариантах GGUF-квантизации от Q2_K до Q8_0; рекомендуемыми указаны Q4_K_M, Q5_K_M и Q5_K_S, обеспечивающие компромисс между размером файла и качеством.

Сильные стороны модели — специализированная поддержка вызова инструментов, возможность локального запуска и широкий выбор уровней квантизации с размером файлов примерно от 3,18 до 6,60 ГБ для указанных вариантов. Ограничения включают поддержку только английского языка согласно карточке, текстовую модальность и снижение качества при использовании более агрессивной квантизации, особенно вариантов Q2 и Q3. Модель распространяется по лицензии llama3.

Для каких профессий подходит5

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-Groq-8B-Tool-Use-GGUF

Original Model

Groq/Llama-3-Groq-8B-Tool-Use

Run with LlamaEdge

  • LlamaEdge version: v0.12.4

  • Prompt template

    • Prompt type: groq-llama3-tool

    • Prompt string

      <|start_header_id|>system<|end_header_id|>
      
      You are a function calling AI model. You are provided with function signatures within <tools></tools> XML tags. You may call one or more functions to assist with the user query. Don't make assumptions about what values to plug into functions. For each function call return a json object with function name and arguments within <tool_call></tool_call> XML tags as follows:
      <tool_call>
      {"name": <function-name>,"arguments": <args-dict>}
      </tool_call>
      
      Here are the available tools:
      <tools> {
        "name": "get_current_weather",
        "description": "Get the current weather in a given location",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "description": "The temperature unit to use. Infer this from the users location.",
              "enum": [
                "celsius",
                "fahrenheit"
              ]
            }
          },
          "required": [
            "location",
            "unit"
          ]
        }
      }
      {
        "name": "predict_weather",
        "description": "Predict the weather in 24 hours",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "location": {
              "type": "string",
              "description": "The city and state, e.g. San Francisco, CA"
            },
            "unit": {
              "type": "string",
              "description": "The temperature unit to use. Infer this from the users location.",
              "enum": [
                "celsius",
                "fahrenheit"
              ]
            }
          },
          "required": [
            "location",
            "unit"
          ]
        }
      } </tools><|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>
      
      What is the weather like in San Francisco in Celsius?<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>
      
  • Context size: 8192

  • Run as LlamaEdge service

    wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q5_K_M.gguf \
      llama-api-server.wasm \
      --prompt-template groq-llama3-tool \
      --ctx-size 8192 \
      --model-name Llama-3-Groq-8B
    

Quantized GGUF Models

NameQuant methodBitsSizeUse case
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q2_K.ggufQ2_K23.18 GBsmallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q3_K_L.ggufQ3_K_L34.32 GBsmall, substantial quality loss
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q3_K_M.ggufQ3_K_M34.02 GBvery small, high quality loss
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q3_K_S.ggufQ3_K_S33.66 GBvery small, high quality loss
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q4_0.ggufQ4_044.66 GBlegacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q4_K_M.ggufQ4_K_M44.92 GBmedium, balanced quality - recommended
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q4_K_S.ggufQ4_K_S44.69 GBsmall, greater quality loss
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q5_0.ggufQ5_055.60 GBlegacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q5_K_M.ggufQ5_K_M55.73 GBlarge, very low quality loss - recommended
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q5_K_S.ggufQ5_K_S55.60 GBlarge, low quality loss - recommended
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q6_K.ggufQ6_K66.60 GBvery large, extremely low quality loss
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-Q8_0.ggufQ8_088.54 GBvery large, extremely low quality loss - not recommended
Llama-3-Groq-8B-Tool-Use-f16.gguff161616.1 GB

Quantized with llama.cpp b3405.

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
39904f4

0 моделей