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RichardErkhov/botbot-ai_-_CabraLlama3-70b-gguf
botbot-ai_-_CabraLlama3-70b-gguf is a machine learning model from RichardErkhov. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
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From the Hugging Face model README
Quantization made by Richard Erkhov.
CabraLlama3-70b - GGUF
| Name | Quant method | Size |
|---|---|---|
| CabraLlama3-70b.Q2_K.gguf | Q2_K | 24.56GB |
| CabraLlama3-70b.IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 27.29GB |
| CabraLlama3-70b.IQ3_S.gguf | IQ3_S | 28.79GB |
| CabraLlama3-70b.Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 28.79GB |
| CabraLlama3-70b.IQ3_M.gguf | IQ3_M | 29.74GB |
| CabraLlama3-70b.Q3_K.gguf | Q3_K | 31.91GB |
| CabraLlama3-70b.Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 31.91GB |
| CabraLlama3-70b.Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 34.59GB |
| CabraLlama3-70b.IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 35.64GB |
| CabraLlama3-70b.Q4_0.gguf | Q4_0 | 37.22GB |
| CabraLlama3-70b.IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 37.58GB |
| CabraLlama3-70b.Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 37.58GB |
| CabraLlama3-70b.Q4_K.gguf | Q4_K | 39.6GB |
| CabraLlama3-70b.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 39.6GB |
| CabraLlama3-70b.Q4_1.gguf | Q4_1 | 41.27GB |
| CabraLlama3-70b.Q5_0.gguf | Q5_0 | 45.32GB |
| CabraLlama3-70b.Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 45.32GB |
| CabraLlama3-70b.Q5_K.gguf | Q5_K | 46.52GB |
| CabraLlama3-70b.Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 46.52GB |
| CabraLlama3-70b.Q5_1.gguf | Q5_1 | 49.36GB |
| CabraLlama3-70b.Q6_K.gguf | Q6_K | 53.91GB |
| CabraLlama3-70b.Q8_0.gguf | Q8_0 | 69.83GB |
language:
O Cabra Llama-3 70B é uma versão aprimorada do Meta Llama 3 70B Instruct, refinado com o uso do dataset Cabra 30k. Este modelo foi especialmente otimizado para compreender e responder em português (pt-br).
Conheça os nossos outros modelos e datasets, e o Cabra Llama 3 8b.
A Meta desenvolveu e lançou a família de modelos Llama 3, uma coleção de modelos de texto generativos pré-treinados e ajustados por instruções nos tamanhos de 8B e 70B. Os modelos Llama 3 ajustados por instruções são otimizados para casos de uso em diálogos e superam muitos dos modelos de chat de código aberto disponíveis em benchmarks comuns da indústria. Além disso, ao desenvolver esses modelos, tomamos grande cuidado para otimizar a utilidade e a segurança.
Arquitetura do Modelo: Llama 3 é um modelo de linguagem auto-regressivo que usa uma arquitetura de transformador otimizada. As versões ajustadas utilizam o aprimoramento supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com feedback humano (RLHF) para se alinhar às preferências humanas quanto à utilidade e segurança.
Dataset interno para fine-tuning. Vamos lançar em breve.
Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".
Detailed results can be found here and on the 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard
| Metric | Value |
|---|---|
| Average | 78.44 |
| ENEM Challenge (No Images) | 82.02 |
| BLUEX (No Images) | 70.10 |
| OAB Exams | 68.52 |
| Assin2 RTE | 93.21 |
| Assin2 STS | 83.32 |
| FaQuAD NLI | 80.60 |
| HateBR Binary | 81.62 |
| PT Hate Speech Binary | 72.72 |
| tweetSentBR | 73.85 |