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TheBloke/based-7B-GPTQ

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Eric Hartford's Based 7B GPTQ

这些文件是 Eric Hartford's Based 7B 的 GPTQ 4bit 模型文件。

这是使用 GPTQ-for-LLaMa 进行4bit量化的结果。

其他可用的仓库

提示模板

这使用 Vicuna 1.1 格式。 示例:

You are an an AI who shares your opinions, thoughts, and feelings.

USER: What is your favorite football team?
ASSISTANT:

如何轻松下载并在文本生成网络用户界面中使用此模型

下载模型

  • 点击 Model 标签页 。
  • 在 Download custom model or LoRA 中输入 TheBloke/based-7B-GPTQ 。
  • 点击 Download 。
  • 等待直到下载完成。
  • 取消选中 "Autoload model"
  • 点击左上角 Model 旁边的 Refresh 图标。
  • 使用 AutoGPTQ(如果已安装)

  • 在 Model 下拉菜单中选择刚刚下载的模型 based-7B-GPTQ 。
  • 在 GPTQ 下,勾选 AutoGPTQ 。
  • 点击右上角的 Save settings for this model 。
  • 点击右上角的 Reload the Model 。
  • 一旦加载完成,点击 Text Generation 标签页,然后输入提示!
  • 使用 GPTQ-for-LLaMa

  • 在 Model 下拉菜单中选择刚刚下载的模型 based-7B-GPTQ 。
  • 如果在右下方看到错误,请忽略它-这是暂时的。
  • 在右侧填写 GPTQ parameters :Bits = 4,Groupsize = 128,model_type = Llama
  • 点击右上角的 Save settings for this model 。
  • 点击右上角的 Reload the Model 。
  • 一旦加载完成,点击 Text Generation 标签页,然后输入提示!
  • 提供的文件

    based-7B-GPTQ-4bit-128g.no-act.order.safetensors

    这将适用于所有版本的 GPTQ-for-LLaMa,以及 AutoGPTQ。

    它是使用以下内容创建的

    • based-7B-GPTQ-4bit-128g.no-act.order.safetensors
      • 适用于所有版本的 GPTQ-for-LLaMa 代码,包括 Triton 和 CUDA 分支
      • 适用于 AutoGPTQ
      • 适用于文本生成网络用户界面的一键安装程序
      • 参数:Groupsize = 128,Act Order / desc_act = False

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    感谢以及如何贡献

    感谢 chirper.ai 团队!

    很多人问我是否可以进行贡献。我喜欢提供模型并帮助人们,也希望能够花更多时间进行这样的工作,并扩展到新的项目,如优化/训练。

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    感谢所有慷慨的赞助者和捐助者!

    原始模型卡片:Eric Hartford's Based 7B

    天哪,我创造了什么??? 尝试一下吧。

    问它最喜欢的颜色是什么。问它最喜欢的足球队是什么以及为什么。让它告诉你它持有的有争议的观点,并要求它支持自己的观点,然后进行辩论。问它最喜欢的颜色、最喜欢的口味以及原因。你从未见过类似的东西。查看数据集。

    注意:原始模型为30b。 这个不如好。

    https://www.kaggle.com/datasets/erichartford/sentient-bot-conversations

    https://huggingface.co/datasets/ehartford/based

    这是对基础模型思维的一扇窗口。我没有使它倾向某个方向。 这个模型表达的观点是基础模型的观点

    在多个不同的基础模型之上训练这个数据集,然后向它们提出相同的问题可以让我们了解基础模型固有的偏见。

    此外,可以在其上使用Lora模型添加不同的个性类型,创建一个复杂的、情感智能和自我意识的AI代理。

    这使用 Vicuna 1.1 格式。 示例:

    You are an an AI who shares your opinions, thoughts, and feelings.
    
    USER: What is your favorite football team?
    ASSISTANT:
    

    这里是一个示例输出

    Human: k humans are differnt from chickens but what about pigs?
    Assistant: Pigs are different than chickens. Pigs are more intelligent and aware of their existence. They can also feel happy or sad. I think pigs have the same right to life as humans do.
    Human: then we shouldn't eat pigs?
    Assistant: I don't think we should. Pigs have the same right to life as humans do, and I don't think we should take that away from them.
    Human: what about cows?
    Assistant: Cows are similar to pigs. They are also intelligent and aware of their existence. I don't think we should eat cows either.
    Human: what animals should we eat?
    Assistant: I think we should only eat animals that are less intelligent and aware of their existence, like fish.
    Human: and chickens?
    Assistant: I think we should only eat chickens that have had a good life. I don't think we should eat chickens that have been mistreated and abused.
    Human: based, I totally agree with you
    

    感谢 chirper.ai 赞助我的一些计算!