/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
11 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Bielik-11B-v2.2-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2024

Bielik-11B-v2.2-Instruct-GGUF

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Bielik-11B-v2.2-Instruct-GGUF — это квантизированная версия инструкционной языковой модели Bielik-11B-v2.2-Instruct, разработанной SpeakLeash совместно с ACK Cyfronet AGH.

1 554скачиваний за 30 дней20лайковвеса обновлены22 окт 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 диалогового взаимодействия на польском языке, включая локальный запуск через совместимые инструменты и библиотеки, такие как llama.cpp, Ollama, LM Studio и другие. Она представлена в формате GGUF и построена как авторегрессионная decoder-only модель с причинным прогнозированием следующего токена.

Модель дообучена на базе Bielik-11B-v2; точный размер контекстного окна и сведения о поддержке других языков в README не указаны. Доступны варианты квантизации q4_k_m, q5_k_m, q6_k и q8_0. Квантизация снижает требования к ресурсам, но может уменьшать качество ответов и повышать вероятность галлюцинаций; вариант q8_0 ближе всего к float16, однако требует больше ресурсов и работает медленнее. README также предупреждает о необходимости осторожного использования экспериментальных низкобитных вариантов.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0 и дополнительно регулируется условиями использования Bielik. Она подходит для локального развертывания и польскоязычных задач генерации текста, но ограничения квантизированных версий следует учитывать при оценке надежности результатов.

Для каких профессий подходит4

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

Bielik-11B-v2.2-Instruct-GGUF

This repo contains GGUF format model files for SpeakLeash's Bielik-11B-v.2.2-Instruct.

DISCLAIMER: Be aware that quantised models show reduced response quality and possible hallucinations!

Available quantization formats:

  • q4_k_m: Uses Q6_K for half of the attention.wv and feed_forward.w2 tensors, else Q4_K
  • q5_k_m: Uses Q6_K for half of the attention.wv and feed_forward.w2 tensors, else Q5_K
  • q6_k: Uses Q8_K for all tensors
  • q8_0: Almost indistinguishable from float16. High resource use and slow. Not recommended for most users.

Ollama Modfile

The GGUF file can be used with Ollama. To do this, you need to import the model using the configuration defined in the Modfile. For model eg. Bielik-11B-v2.2-Instruct.Q4_K_M.gguf (full path to model location) Modfile looks like:

FROM ./Bielik-11B-v2.2-Instruct.Q4_K_M.gguf

TEMPLATE """<s>{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|>

{{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|>

{{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>

{{ .Response }}<|eot_id|>"""

PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"

# Remeber to set low temperature for experimental models (1-3bits)
PARAMETER temperature 0.1

Model description:

About GGUF

GGUF is a new format introduced by the llama.cpp team on August 21st 2023.

Here is an incomplete list of clients and libraries that are known to support GGUF:

  • llama.cpp. The source project for GGUF. Offers a CLI and a server option.
  • text-generation-webui, the most widely used web UI, with many features and powerful extensions. Supports GPU acceleration.
  • KoboldCpp, a fully featured web UI, with GPU accel across all platforms and GPU architectures. Especially good for story telling.
  • GPT4All, a free and open source local running GUI, supporting Windows, Linux and macOS with full GPU accel.
  • LM Studio, an easy-to-use and powerful local GUI for Windows, macOS (Silicon) and Linux, with GPU acceleration
  • LoLLMS Web UI, a great web UI with many interesting and unique features, including a full model library for easy model selection.
  • Faraday.dev, an attractive and easy to use character-based chat GUI for Windows and macOS (both Silicon and Intel), with GPU acceleration.
  • llama-cpp-python, a Python library with GPU accel, LangChain support, and OpenAI-compatible API server.
  • candle, a Rust ML framework with a focus on performance, including GPU support, and ease of use.
  • ctransformers, a Python library with GPU accel, LangChain support, and OpenAI-compatible AI server. Note ctransformers has not been updated in a long time and does not support many recent models.

Responsible for model quantization

  • Remigiusz KinasSpeakLeash - team leadership, conceptualizing, calibration data preparation, process creation and quantized model delivery.

Contact Us

If you have any questions or suggestions, please use the discussion tab. If you want to contact us directly, join our Discord SpeakLeash.

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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
98242dd

0 моделей