Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF
静态与多变量量化技术在Hermes-3-Llama模型中的应用
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored项目提供多种量化文件类型，包括更优的IQ-quants，适用于不同的性能需求。用户可参考TheBloke的材料了解GGUF文件的使用方法。不同的量化文件按大小排序，推荐使用性能较佳的Q4_K_S文件。项目特别感谢nethype GmbH提供的技术支持。
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF项目介绍
项目背景
Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored-GGUF是一个基于Guilherme34的Hermes-3-Llama-3.1-70B-Uncensored模型开发的项目。该项目旨在为用户提供多种量化版本的庞大语言模型，方便在有限的计算资源下实现高效运算。模型基于人们熟知的Transformers库，并使用mradermacher进行了量化处理。
数据集与语言
该项目使用了Guilherme34提供的未禁用数据集（uncensor），语言为英语。数据集力求保持数据的原始状态，以确保模型能够在没有特殊限制的条件下进行学习和生成。
使用指南
对于不清楚如何使用GGUF文件的用户，可以参考TheBloke的README文档获取详细的使用指导，包括如何合并多部分文件。
提供的量化版本
项目提供了多种量化处理版本，包括从Q2到Q8不同精度和大小的GGUF文件。这些文件按照大小排序，适合不同需求和资源的用户选择使用。链接和相应的注释为用户提供了对各版本间质量差异的直观对比。
举例如下：
- Q2_K：体积为26.5GB
- IQ3_S：体积为31.0GB，质量优于同等体积的Q3_K版本
- Q4_K_S和Q4_K_M：分别是40.4GB和42.6GB，被推荐为快速、高效的版本
性能对比
项目中还包含了一些性能对比的资料，例如通过ikawrakow提供的图表，用户可以直观看到低质量量化类型之间的差异（数值越低越好）。另外，链接到Artefact2的观点提供了更多关于量化处理的专业见解。
常见问题与模型请求
对于使用中常见的问题或者有其他模型量化需求的用户，可以访问提供的FAQ和Model Request页面获取帮助。
致谢
特别感谢nethype GmbH公司，提供了服务器资源和工作站的升级支持，促成了该项目在开发者业余时间的完成。
项目在设计时充分考虑了用户在使用及选型上的便利性，是希望在有限资源条件下实现高效自然语言处理的绝佳选择。
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