language:
-
en
license: llama2
tags:
-
facebook
-
meta
-
pytorch
-
llama
-
llama-2
model_name: Llama 2 13B Chat
base_model: meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
inference: false
model_creator: Meta Llama 2
model_type: llama
pipeline_tag: text-generation
prompt_template: '[INST] <>
你是一个乐于助人、尊重他人且诚实的助手。在确保安全的前提下,始终尽可能提供有帮助的回答。你的回答不应包含任何有害、不道德、种族主义、性别歧视、有毒、危险或非法的内容。请确保你的回答在社会层面上无偏见且积极向上。如果问题没有意义或事实不连贯,请解释原因而非提供错误答案。若不知道某个问题的答案,请不要分享虚假信息。
<>
{prompt}[/INST]
'
quantized_by: TheBloke
Llama 2 13B Chat - GGUF
描述
此仓库包含Meta的Llama 2 13B-chat的GGUF格式模型文件。
关于GGUF
GGUF是llama.cpp团队于2023年8月21日引入的新格式。它是GGML的替代品,后者已不再受llama.cpp支持。GGUF相比GGML具有诸多优势,如更好的分词、支持特殊标记。它还支持元数据,并设计为可扩展的。
以下是已知支持GGUF的客户端和库的不完整列表:
可用仓库
提示模板:Llama-2-Chat
[INST] <<SYS>>
你是一个乐于助人、尊重他人且诚实的助手。在确保安全的前提下,始终尽可能提供有帮助的回答。你的回答不应包含任何有害、不道德、种族主义、性别歧视、有毒、危险或非法的内容。请确保你的回答在社会层面上无偏见且积极向上。如果问题没有意义或事实不连贯,请解释原因而非提供错误答案。若不知道某个问题的答案,请不要分享虚假信息。
<</SYS>>
{prompt}[/INST]
兼容性
这些量化的GGUFv2文件与2023年8月27日及之后的llama.cpp兼容,提交号为d0cee0d36d5be95a0d9088b674dbb27354107221
它们也与许多第三方UI和库兼容 - 请参阅本README顶部的列表。
量化方法说明
点击查看详情
可用的新方法包括:
- GGML_TYPE_Q2_K - "type-1" 2位量化,超级块包含16个块,每个块有16个权重。块比例和最小值用4位量化。最终有效使用每权重2.5625位(bpw)
- GGML_TYPE_Q3_K - "type-0" 3位量化,超级块包含16个块,每个块有16个权重。比例用6位量化。最终使用每权重3.4375位。
- GGML_TYPE_Q4_K - "type-1" 4位量化,超级块包含8个块,每个块有32个权重。比例和最小值用6位量化。最终使用每权重4.5位。
- GGML_TYPE_Q5_K - "type-1" 5位量化。与GGML_TYPE_Q4_K相同的超级块结构,最终使用每权重5.5位
- GGML_TYPE_Q6_K - "type-0" 6位量化。超级块包含16个块,每个块有16个权重。比例用8位量化。最终使用每权重6.5625位。
请参阅下面的“提供文件”表以了解哪些文件使用哪些方法及其使用方式。
提供文件
注意:上述RAM数据假设没有GPU卸载。如果将层卸载到GPU,这将减少RAM使用并使用VRAM代替。