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llama-3-chinese-8b-instruct-v3-gguf

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量化对话模型，适用于多平台的高效问答

该项目是Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3的量化版本，专为提升对话与问答表现而设计，支持多平台使用。建议在内存充裕时使用Q6_K或Q8_0配置以达最佳效果。用户可在HF Space体验，详情与说明参见GitHub页面。

对话模型开源项目量化模型Github模型Huggingface中文模型性能指标Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3
GitHubHugging Face

项目介绍：Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3-GGUF

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3-GGUF是一个面向中文的智能对话模型，它属于经过量化处理的版本，称为“量化模型”。这些量化版适用于各种平台，如llama.cpp、ollama和tgw等。感兴趣的用户可以通过HF Space进行实时聊天体验。

项目目的

该模型旨在提高智能对话的性能，能够支持问答、对话等多种功能，为中文用户提供高效、流畅的交互体验。

性能表现

在性能方面，Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3-GGUF使用了PPL（困惑度）作为评估指标，值越低表示模型性能越优越。不同的量化级别模型占用的内存和性能表现略有不同：

量化等级模型大小困惑度（PPL）
Q2_K2.96 GB10.0534 +/- 0.13135
Q3_K3.74 GB6.3295 +/- 0.07816
Q4_04.34 GB6.3200 +/- 0.07893
Q4_K4.58 GB6.0042 +/- 0.07431
Q5_05.21 GB6.0437 +/- 0.07526
Q5_K5.34 GB5.9484 +/- 0.07399
Q6_K6.14 GB5.9469 +/- 0.07404
Q8_07.95 GB5.8933 +/- 0.07305
F1614.97 GB5.8902 +/- 0.07303

建议用户在内存允许的情况下使用Q8_0或Q6_K，以获得更优的性能表现。

更多信息

用户如需获取完整的模型信息，可以访问 huggingface.co，在那里您还可以提交反馈或问题到GitHub页面：Chinese-LLaMA-Alpaca-3。

Llama-3-Chinese-8B-Instruct-v3-GGUF通过其高效的量化技术和多人任务支持，为中文用户提供了全新的智能体验，值得开发者和研究者深入探索和使用。

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