Llama 3.1 1million Ctx Dark Planet V1.01 8B

🚀 Llama-3.1-1million-ctx-Dark-Planet-v1.01-8B

本项目包含全精度源代码，以“安全张量”（safe tensors）格式存储，可用于生成 GGUF、GPTQ、EXL2、AWQ、HQQ 等格式。源代码也可直接使用。

✨ 主要特性

• “V1.01”版本进行了修改，以解决一些与不停生成/过长生成和/或重复“段落结尾”相关的问题。
• 保留了原始量化版本，因为两个版本在创造性生成方面的差异非常明显。并非说“原始版本”比“v1.01”更好，它们只是不同，用户可以根据需求进行选择。

📦 安装指南

文档未提及具体安装步骤，暂不提供相关内容。

💻 使用示例

文档未提供代码示例，暂不提供相关内容。

📚 详细文档

重要提示

⚠️ 重要提示

如果要生成 GGUF 量化文件，建议先以 float32（“f32”）格式创建主文件，然后从该文件进行量化，因为此合并模型中包含 float 32 组件/模型。

高质量设置/最佳操作指南/参数和采样器

如果您打算使用此模型（源代码、GGUF 或其他量化版本），请查看以下文档，了解关键参数、采样器和高级采样器设置（适用于多个 AI/LLM 应用程序）。

这是一个“3/4 类”（设置将增强操作）模型： 有关此模型使用的所有设置（包括其“类别”的具体设置），包括示例生成以及高级设置指南（很多时候可以解决任何模型问题），包括提高所有用例（包括聊天、角色扮演和其他用例，尤其是超出模型设计的用例）的模型性能的方法，请参阅： [ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

原因： 无论“模型类别”如何，此文档都将详细介绍增强操作的方法。 如果模型是 3/4 类模型，则必须为“用例”正确设置默认设置（参数、采样器、高级采样器）。一些 AI/LLM 应用程序的默认设置不一致，导致模型操作效果不佳。同样，对于 3/4 类模型（其操作方式与标准模型有一定或很大差异），需要额外的采样器和高级采样器设置来“平滑”操作，和/或允许模型在非设计用例下完全运行。

额外福利

这些设置适用于任何模型、任何仓库、任何量化版本（包括源代码/全精度）： 此文档还详细介绍了可用于任何模型、任何仓库的参数、采样器和高级采样器 - 所有量化版本，当然也包括源代码操作 - 以增强任何模型的操作。 [ https://huggingface.co/DavidAU/Maximizing-Model-Performance-All-Quants-Types-And-Full-Precision-by-Samplers_Parameters ]

其他建议

强烈建议您访问下面的 DavidAU GGUF 仓库，以获取有关使用此模型的更多详细信息；特别是如果它是“3 类”或“4 类”模型，以从模型中获得最佳性能。

模型完整信息

有关此模型的完整信息，包括：

• 此模型及其用例的详细信息。
• 上下文限制。
• 特殊使用说明/设置。
• 用于创建此模型的任何模型。
• 用于访问/使用此模型的模板。
• 示例生成。
• 此模型的 GGUF 量化版本。

请访问： [ https://huggingface.co/DavidAU/Llama-3.1-1-million-cxt-Dark-Planet-8B-GGUF ]

🔧 技术细节

文档未提供具体的技术实现细节，暂不提供相关内容。

📄 许可证

文档未提及许可证信息，暂不提供相关内容。

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