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OpenELM-3B-Instruct-GGUF

OpenELM-3B-Instruct-GGUF

轻量级开源语言模型的多版本量化实现

基于GGUF格式量化，提供从Q2到F16共16种量化版本。模型采用层级缩放策略优化参数分配，基于1.8万亿token数据训练，支持指令微调，可在3.14GB至7.72GB内存环境下运行。

语言模型Github开源项目GGUFHuggingface提示模板OpenELM模型量化模型
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OpenELM-3B-Instruct-GGUF项目简介

OpenELM-3B-Instruct-GGUF是由Apple公司开发的语言模型OpenELM系列的一个重要成员，该项目由SanctumAI进行量化处理。这是一个开源的高效语言模型，采用了创新的层级缩放策略来优化transformer模型中每一层的参数分配。

技术特点

这个项目具有以下突出特点：

  • 采用CoreNet库进行预训练
  • 模型规模为3B参数量
  • 提供多种量化版本，适应不同硬件环境
  • 预训练数据集包含RefinedWeb、PILE、RedPajama和Dolma v1.6等，总计约1.8万亿个token

模型版本

该项目提供了多种不同量化方法的版本：

  • 最轻量级的Q2_K版本仅需1.15GB存储空间
  • 中等规模的Q4系列版本约需1.7-1.9GB
  • 较高精度的Q5系列版本约需2.1-2.3GB
  • 完整的f16版本需要6.07GB存储空间

硬件要求

不同版本对硬件要求各异：

  • 最低配置：需要约3.14GB内存(Q2_K版本)
  • 中等配置：需要约3.8GB内存(Q4系列)
  • 高配置：需要约7.72GB内存(f16版本)

使用说明

模型使用Zephyr预设配置，采用特定的提示模板格式：

<|system|>
{system_prompt}</s>
<|user|>
{prompt}</s>
<|assistant|>

应用价值

这个项目为自然语言处理领域提供了:

  • 完整的框架支持，包括数据准备、训练、微调和评估
  • 开放的研究环境，有利于社区创新和发展
  • 灵活的部署选项，适应不同的应用场景和硬件条件

使用须知

用户在使用该模型时需要注意:

  • 遵守相关数据集的许可协议和使用条款
  • 根据实际硬件条件选择合适的模型版本
  • 了解模型可能产生的内容质量和准确性限制
  • 使用过程中的风险和责任由用户自行承担

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