Multilingual E5 Large Instruct GGUF

🚀 多語言e5大指令Q8_0-GGUF模型

本項目的模型是基於intfloat/multilingual-e5-large-instruct，通過llama.cpp並藉助ggml.ai的GGUF-my-repo空間轉換為GGUF格式的。它能夠處理多種語言的任務，為跨語言的文本處理提供了強大的支持。

🚀 快速開始

模型信息

模型評估結果

該模型在多個數據集和任務上進行了評估，以下是部分任務和數據集的評估指標：

• 分類任務：在多個分類數據集上有不同的準確率、AP和F1值。例如在MTEB AmazonCounterfactualClassification (en)數據集上，準確率為76.23880597014924。
• 檢索任務：在多個檢索數據集上有不同的MAP、MRR、NDCG等指標。例如在MTEB ArguAna數據集上，MAP@1為31.721。
• 聚類任務：在多個聚類數據集上有不同的V-measure值。例如在MTEB ArxivClusteringP2P數據集上，V-measure為46.40419580759799。

使用llama.cpp

安裝llama.cpp

通過brew（適用於Mac和Linux）安裝llama.cpp：

brew install llama.cpp

調用llama.cpp服務器或CLI

CLI方式

llama-cli --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

服務器方式

llama-server --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -c 2048

另一種使用步驟

步驟1：從GitHub克隆llama.cpp

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp

步驟2：進入llama.cpp文件夾並編譯

cd llama.cpp && LLAMA_CURL=1 make

步驟3：通過主二進制文件進行推理

./llama-cli --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -p "The meaning to life and the universe is"

或者

./llama-server --hf-repo KeyurRamoliya/multilingual-e5-large-instruct-Q8_0-GGUF --hf-file multilingual-e5-large-instruct-q8_0.gguf -c 2048

注意事項

如需瞭解該模型的更多詳細信息，請參考原始模型卡片。同時，你也可以直接通過Llama.cpp倉庫中列出的使用步驟來使用此模型。