🚀 rinna/nekomata-14b-instruction-gguf
該模型是rinna/nekomata-14b-instruction
的GGUF版本,可結合llama.cpp
進行輕量級推理,為自然語言處理任務提供支持。
🚀 快速開始
該模型是rinna/nekomata-14b-instruction
的GGUF版本,可配合 llama.cpp 進行輕量級推理。
此模型在GPTQ、AWQ和GGUF q4_0量化時可能會出現穩定性問題,建議使用 GGUF q4_K_M 進行4位量化。
模型架構和數據的詳細信息請參考 rinna/nekomata-14b-instruction
。
模型相關信息
📦 安裝指南
更多使用細節請參考 llama.cpp。
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp
make
MODEL_PATH=/path/to/nekomata-14b-instruction-gguf/nekomata-14b-instruction.Q4_K_M.gguf
MAX_N_TOKENS=512
PROMPT_INSTRUCTION="次の日本語を英語に翻訳してください。"
PROMPT_INPUT="大規模言語モデル(だいきぼげんごモデル、英: large language model、LLM)は、多數のパラメータ(數千萬から數十億)を持つ人工ニューラルネットワークで構成されるコンピュータ言語モデルで、膨大なラベルなしテキストを使用して自己教師あり學習または半教師あり學習によって訓練が行われる。"
PROMPT="以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n\n### 指示:\n${PROMPT_INSTRUCTION}\n\n### 入力:\n${PROMPT_INPUT}\n\n### 応答:\n"
./main -m ${MODEL_PATH} -n ${MAX_N_TOKENS} -p "${PROMPT}"
📚 詳細文檔
分詞細節
分詞的詳細信息請參考 rinna/nekomata-14b
。
引用方式
@misc{rinna-nekomata-14b-instruction-gguf,
title = {rinna/nekomata-14b-instruction-gguf},
author = {Wakatsuki, Toshiaki and Zhao, Tianyu and Sawada, Kei},
url = {https://huggingface.co/rinna/nekomata-14b-instruction-gguf}
}
@inproceedings{sawada2024release,
title = {Release of Pre-Trained Models for the {J}apanese Language},
author = {Sawada, Kei and Zhao, Tianyu and Shing, Makoto and Mitsui, Kentaro and Kaga, Akio and Hono, Yukiya and Wakatsuki, Toshiaki and Mitsuda, Koh},
booktitle = {Proceedings of the 2024 Joint International Conference on Computational Linguistics, Language Resources and Evaluation (LREC-COLING 2024)},
month = {5},
year = {2024},
pages = {13898--13905},
url = {https://aclanthology.org/2024.lrec-main.1213},
note = {\url{https://arxiv.org/abs/2404.01657}}
}
📄 許可證
通義千問許可協議