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Open BMB的UltraLM 13B fp16

这些文件是用于 Open BMB's UltraLM 13B 的pytorch格式fp16模型文件。

这是将源代码库合并和/或转换为float16的结果。

可用的存储库

• 4-bit GPTQ models for GPU inference
• 2, 3, 4, 5, 6 and 8-bit GGML models for CPU+GPU inference
• Merged, unquantised fp16 model in pytorch format, for GPU inference and for further conversions

提示模板：Vicuna 1.1

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感谢和如何做出贡献

感谢 chirper.ai 团队！

很多人问我是否可以做出贡献。我喜欢提供模型并帮助人们，希望能够花更多时间提供帮助，同时扩展到新的项目，如微调/训练。

如果您有条件并愿意做出贡献，我将非常感激，并且这将帮助我继续提供更多模型，并开始新的人工智能项目。

捐助者将得到有关所有人工智能/LLM/模型问题和请求的优先支持，以及访问私人Discord房间等其他好处。

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特别感谢：Luke来自CarbonQuill，Aemon Algiz，Dmitriy Samsonov。

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感谢我所有慷慨的赞助者和捐款者！

原始模型卡片：Open BMB的UltraLM 13B

UltraLM-13b

这是UltraLM-13b delta权重，是基于 UltraChat 进行聊天语言模型训练的。

模型详情

模型描述

该模型是基于LLaMA-13b微调的，采用以下多轮对话格式的模板

User: instruction 1<eos_token>
Assistant: response 1<eos_token>
User: instruction 2<eos_token>
Assistant: response 2<eos_token>
...

• 许可证：UltraLM基于LLaMA，应在LLaMA下使用。
• 模型微调自：LLaMA-13b
• 微调数据： UltraChat

模型来源

• 存储库： UltraChat
• 论文： arxiv
• 演示：[需要更多信息]

用途

要使用该模型，您需要从增量权重中 recover 完整模型，并按照以下模板执行推理：

[Optional]User: system prompt<eos_token>
User: user input<eos_token>
Assistant: