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Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF

Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF

俄语高效指令模型，适用于低性能或移动设备

此指令模型基于Llama-3.2-1B-Instruct，使用GrandMaster-PRO-MAX俄语数据集训练，能效比基础模型提升5倍，支持低性能或移动设备部署。支持在少量计算资源下实现强大的文本生成功能。生成温度建议为0.3。在ru_arena_general中表现优异，适合精确高效的文本生成需求。由Vikhr团队的知名作者开发，致力于推动开源大型语言模型的创新。

Github开源项目高效性俄罗斯语数据集模型Huggingface文本生成移动设备Vikhr-Gemma-2B-instruct
Hugging Face论文

项目介绍：Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF

项目背景

Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF是一个基于Llama-3.2-1B的指令模型。这个模型由Vikhr模型团队开发，并在一个名为GrandMaster-PRO-MAX的俄语数据集上进行训练。该模型特别为低功耗或者移动设备的部署进行了优化，其效率相比基础模型提升了5倍。

项目目标

该模型的主要目标是通过提供一种高效且灵活的文本生成工具，帮助用户在资源有限的环境中实现高效的自然语言生成。其主要应用领域涵盖需要快速响应的行业，如手机应用开发、低功耗设备上的人工智能助手等。

功能特点

  • 高效性: Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct的效率更高，能够在低功耗设备上流畅运行。
  • 双语支持: 该模型支持俄语和英语两种语言，适合在这两种语言的环境中进行应用。
  • 优化的生成设置: 建议的文本生成温度为0.3，这使得模型生成的内容更加连贯和趋于合理。

数据集和训练

该模型的训练使用了GrandMaster-PRO-MAX数据集，这是一个高质量的俄语数据集。模型通过该数据集不断调优，以提高在俄语文本生成领域的性能和精确度。

性能指标

模型在ru_arena_general测试中的表现如下：

  • Vikhrmodels-Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct的得分为19.04，95%的置信区间为+1.3 / -1.6。
  • 模型平均生成958.63个词，呈现出良好的生成稳定性。

开发团队

该项目由以下成员组成：

  • Sergei Bratchikov，NLP Wanderer团队中的一员
  • Nikolay Kompanets，LakoMoor团队中的一员
  • Konstantin Korolev，Vikhr团队
  • Aleksandr Nikolich，Vikhr团队

文章来源

项目由Aleksandr Nikolich等人在2024年发表于arXiv，文章标题为“Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian”。

通过这些详细的信息，用户可以更好地了解和应用Vikhr-Llama-3.2-1B-instruct-GGUF模型，从而在各种场景中有效地生成自然语言文本。

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