Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 19,3 млрд
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: internlm2 · dense
Базовая модель: internlm2_5-20b-chat
Опубликована: 7 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

internlm2_5-20b-chat-GGUF

second-state

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

InternLM2.5-20B-Chat — разговорная текстовая модель семейства InternLM, разработанная командой InternLM.

800скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

Данный репозиторий содержит её квантизованные версии в формате GGUF, подготовленные Second State Inc. на основе модели internlm/internlm2_5-20b-chat и предназначенные для локального запуска средствами, совместимыми с GGUF, включая LlamaEdge.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; README также указывает поддержку использования инструментов через специальный шаблон prompt. Это текстовая модель без заявленной поддержки других модальностей. Она содержит 20 миллиардов параметров, использует шаблон ChatML и поддерживает контекст размером до 32 000 токенов. Доступны варианты квантования от Q2_K до Q8_0, а также f16; их размер составляет примерно от 7,55 до 39,7 ГБ.

Основное преимущество репозитория — выбор компромисса между размером файлов и качеством: Q4_K_M рекомендован как сбалансированный вариант, а Q5_K_M и Q5_K_S — как варианты с минимальной потерей качества. Более агрессивное квантование уменьшает требования к памяти, но может заметно ухудшить качество ответов. Для запуска с LlamaEdge требуется версия 0.13.0 или выше. Лицензия указана как other, без дополнительных условий в README.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

internlm2_5-20b-chat-GGUF

Original Model

internlm/internlm2_5-20b-chat

Run with LlamaEdge

LlamaEdge version: v0.13.0 and above

Prompt template

Prompt type: chatml

Prompt string

<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Context size: 32000

Run as LlamaEdge service

Chat

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-20b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000 \
  --model-name internlm2_5-20b-chat

Tool use

wasmedge --dir .:. --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-20b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-api-server.wasm \
  --prompt-template internlm-2-tool \
  --ctx-size 32000 \
  --model-name internlm2_5-20b-chat

Run as LlamaEdge command app

wasmedge --dir .:. \
  --nn-preload default:GGML:AUTO:internlm2_5-20b-chat-Q5_K_M.gguf \
  llama-chat.wasm \
  --prompt-template chatml \
  --ctx-size 32000

Quantized GGUF Models

Name	Quant method	Bits	Size	Use case
internlm2_5-20b-chat-Q2_K.gguf	Q2_K	2	7.55 GB	smallest, significant quality loss - not recommended for most purposes
internlm2_5-20b-chat-Q3_K_L.gguf	Q3_K_L	3	10.6 GB	small, substantial quality loss
internlm2_5-20b-chat-Q3_K_M.gguf	Q3_K_M	3	9.72 GB	very small, high quality loss
internlm2_5-20b-chat-Q3_K_S.gguf	Q3_K_S	3	8.76 GB	very small, high quality loss
internlm2_5-20b-chat-Q4_0.gguf	Q4_0	4	11.3 GB	legacy; small, very high quality loss - prefer using Q3_K_M
internlm2_5-20b-chat-Q4_K_M.gguf	Q4_K_M	4	12.0 GB	medium, balanced quality - recommended
internlm2_5-20b-chat-Q4_K_S.gguf	Q4_K_S	4	11.4 GB	small, greater quality loss
internlm2_5-20b-chat-Q5_0.gguf	Q5_0	5	13.7 GB	legacy; medium, balanced quality - prefer using Q4_K_M
internlm2_5-20b-chat-Q5_K_M.gguf	Q5_K_M	5	14.1 GB	large, very low quality loss - recommended
internlm2_5-20b-chat-Q5_K_S.gguf	Q5_K_S	5	13.7 GB	large, low quality loss - recommended
internlm2_5-20b-chat-Q6_K.gguf	Q6_K	6	16.3 GB	very large, extremely low quality loss
internlm2_5-20b-chat-Q8_0.gguf	Q8_0	8	21.1 GB	very large, extremely low quality loss - not recommended
internlm2_5-20b-chat-f16.gguf	f16	16	39.7 GB

Quantized with llama.cpp b3499

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; запуск откроется после проверки совместимости.

Класс архитектуры: InternLM2ForCausalLM
Ревизия весов: 07b2b05