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lucianosb/sabia-7b-GGUF
sabia-7b-GGUF is a text generation model from lucianosb. Use it when you need the model to write or continue text.
- Criador do Modelo: Maritaca AI - Modelo Original: Sabiá 7B - Artigo: Sabiá: Portuguese Large Language Models - Licença: É a mesma do modelo LLaMA-1's, restrigindo o uso do modelo apenas para fins de pesquisa acadêmica.
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From the Hugging Face model README
Os modelos Sabiá foram otimizados com language modeling objective, mas não foram treinados para seguir instruções (instruction tuning). Ou seja, eles não são chatbots. Eles funcionam bem em tarefas few-shot: você passa exemplos de entrada e saída, seguidos por um novo exemplo de entrada, daí o modelo gera o texto complementar (a resposta).
| Nome | Método Quant | Bits | Tamanho | Desc |
|---|---|---|---|---|
| sabia7b-q4_0.gguf | q4_0 | 4 | 3.83 GB | Quantização em 4-bit. |
| sabia7b-q4_1.gguf | q4_1 | 4 | 4.24 GB | Quantização em 4-bit. Acurácia maior que q4_0 mas não tão boa quanto q5_0. Inferência mais rápida que os modelos q5. |
| sabia7b-q5_0.gguf | q5_0 | 5 | 4.65 GB | Quantização em 5-bit. Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| sabia7b-q5_1.gguf | q5_1 | 5 | 5.06 GB | Quantização em 5-bit. Ainda Melhor acurácia, maior uso de recursos, inferência mais lenta. |
| sabia7b-q8_0.gguf | q8_0 | 8 | 7.16 GB | Quantização em 8-bit. Quase indistinguível do float16. Usa muitos recursos e é mais lento. |
Observação: os valores de RAM acima não pressupõem descarregamento de GPU. Se as camadas forem descarregadas para a GPU, isso reduzirá o uso de RAM e usará VRAM.
llama.cppUsei o seguinte comando. Para melhores resultados forneça exemplos de resultados esperados. Exemplo:
Classifique a string abaixo em uma ou mais das seguintes classes: A, B, C ou D.
String: <string 1>
Classes: B, D
String: <string 2>
Classes:
./main -m ./models/sabia-7b/sabia7b-q5_1.gguf --color --temp 0.5 -n 256 -p "### Instrução: {comando} ### Resposta:"
Para compreender os parâmetros, veja a documentação do llama.cpp
Experimente gratuitamente no Google Colab:
GGUF é um novo formato introduzido pela equipe llama.cpp em 21 de agosto de 2023. É um substituto para o GGML, que não é mais suportado pelo llama.cpp.
O principal benefício do GGUF é que ele é um formato extensível e à prova de futuro que armazena mais informações sobre o modelo como metadados. Ele também inclui código de tokenização significativamente melhorado, incluindo pela primeira vez suporte total para tokens especiais. Isso deve melhorar o desempenho, especialmente com modelos que usam novos tokens especiais e implementam modelos de prompt personalizados.
Aqui está uma lista de clientes e bibliotecas que são conhecidos por suportar GGUF:
### Instrução:
{prompt}
### Resposta: