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magnum-v2-12b-gguf

magnum-v2-12b-gguf

基于Claude 3优化的量化多语言聊天模型

基于Mistral-Nemo-Base-2407开发的GGUF量化语言模型，通过复制Claude 3系列的文本生成能力，实现多语言对话功能。模型采用ChatML格式训练，整合多个数据集，经由8块H100 GPU完成双轮训练，具备自然流畅的语言交互表现。

GPU训练微调HuggingfaceMagnum开源项目模型Github语言模型ChatML
GitHubHugging Face文档

项目概述

magnum-v2-12b-gguf是一个大型语言模型项目，它是由Anthracite团队开发的第四代模型。该模型旨在复制Claude 3系列模型(特别是Sonnet和Opus)的文本生成质量。它是基于Mistral-Nemo-Base-2407模型进行微调得到的。

技术特点

  • 该项目提供GGUF量化版本的模型权重
  • 支持多语言处理能力，包括英语、法语、德语、西班牙语、意大利语、葡萄牙语、俄语、中文和日语
  • 采用ChatML格式进行指令微调，便于对话交互
  • 使用高性能的NVIDIA H100 Tensor Core GPU进行训练
  • 经过2轮完整的参数微调训练

训练数据

模型的训练数据来源广泛且优质，主要包括：

  • Stheno数据集(经过过滤)
  • Opus_Instruct_25k数据集
  • Opus_WritingStruct数据集
  • Sonnet3.5-SlimOrcaDedupCleaned数据集(约16k条数据)
  • Opus_Instruct_3k数据集

使用方法

模型采用ChatML格式进行对话，用户可以通过简单的提示词格式与模型进行交互。标准的输入格式如下：

<|im_start|>user
[用户输入内容]
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
[模型回复内容]
<|im_end|>

项目特色

  • 专注于提升文本生成质量，特别是在模仿Claude 3模型的生成效果方面
  • 采用先进的Axolotl框架进行模型训练
  • 由专业的Anthracite团队共同开发，确保模型质量
  • 提供Apache-2.0开源许可，方便社区使用和改进

硬件要求

训练阶段使用了8张NVIDIA H100 Tensor Core GPU，这表明该模型需要较高的计算资源才能进行训练和微调。不过用户可以使用量化版本在较低配置的环境中运行模型。

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