

EXAONE 3.5 2.4B Instruct GGUF
簡介 :
EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF是由LG AI Research開發的一系列雙語(英語和韓語)指令調優的生成型模型,參數範圍從2.4B到32B。這些模型支持長達32K令牌的長上下文處理,並在真實世界用例和長上下文理解方面展現出最先進的性能,同時在與近期發佈的類似大小模型相比,在通用領域保持競爭力。該模型的重要性在於其優化了在小型或資源受限設備上的部署,同時提供了強大的性能。
需求人群 :
目標受眾為需要在資源受限設備上部署高性能語言模型的研究人員和開發者,以及需要處理長文本和多語言文本生成的應用開發者。該模型適合他們,因為它提供了優化的部署選項和強大的性能,同時支持長上下文理解和多語言能力。
使用場景
研究人員使用EXAONE-3.5-2.4B-Instruct-GGUF模型進行長文本的語義理解研究。
開發者利用該模型在移動設備上實現即時的多語言翻譯功能。
企業使用該模型優化客戶服務中的自動回覆系統,提高響應效率和準確性。
產品特色
支持長達32K令牌的長上下文處理能力。
包含2.4B、7.8B和32B三種不同規模的模型,以適應不同的部署需求。
模型在真實世界用例中展現出最先進的性能。
支持雙語(英語和韓語)文本生成。
模型經過指令調優,能夠更好地理解和執行指令。
提供了多種量化版本的模型,以適應不同的計算和存儲需求。
模型可以在多種框架中進行推理,如TensorRT-LLM、vLLM、SGLang等。
模型生成的文本不反映LG AI Research的觀點,且LG AI Research努力減少模型可能帶來的風險。
使用教程
1. 安裝llama.cpp,具體安裝指南請參考llama.cpp的GitHub倉庫。
2. 下載EXAONE 3.5模型的GGUF格式文件。
3. 使用huggingface-cli工具下載指定的模型文件到本地目錄。
4. 使用llama-cli工具運行模型,並設置系統提示,例如:'You are EXAONE model from LG AI Research, a helpful assistant.'
5. 根據需要,選擇合適的量化版本的模型進行部署和推理。
6. 將模型部署到支持的框架中,如TensorRT-LLM、vLLM等,進行實際應用。
7. 監控模型生成的文本,確保不違反LG AI的倫理原則。
8. 根據技術報告、博客和GitHub上的指導,進一步優化模型的使用和性能。
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