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+Quantization made by Richard Erkhov.
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+[Github](https://github.com/RichardErkhov)
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+[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)
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+[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)
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+AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3 - GGUF
+- Model creator: https://huggingface.co/AIFT/
+- Original model: https://huggingface.co/AIFT/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3/
+
+
+| Name | Quant method | Size |
+| ---- | ---- | ---- |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.24GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 2.48GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 2.6GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_S.gguf) | Q3_K_S | 2.59GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ3_M.gguf) | IQ3_M | 2.69GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K.gguf) | Q3_K | 2.86GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_M.gguf) | Q3_K_M | 2.86GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_L.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q3_K_L.gguf) | Q3_K_L | 3.08GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ4_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ4_XS.gguf) | IQ4_XS | 3.18GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_0.gguf) | Q4_0 | 3.32GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ4_NL.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.IQ4_NL.gguf) | IQ4_NL | 3.35GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K_S.gguf) | Q4_K_S | 3.34GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K.gguf) | Q4_K | 3.5GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_K_M.gguf) | Q4_K_M | 3.5GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q4_1.gguf) | Q4_1 | 3.66GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_0.gguf) | Q5_0 | 4.0GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K_S.gguf) | Q5_K_S | 4.0GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K.gguf) | Q5_K | 4.09GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K_M.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_K_M.gguf) | Q5_K_M | 4.09GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_1.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q5_1.gguf) | Q5_1 | 4.34GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q6_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q6_K.gguf) | Q6_K | 4.72GB |
+| [AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q8_0.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/AIFT_-_AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3-gguf/blob/main/AIFT-ko-orca-plat-Yi-ko-6b-v1.2-dpo-3.Q8_0.gguf) | Q8_0 | 6.12GB |
+
+
+
+
+Original model description:
+---
+license: cc-by-sa-4.0
+---
+<h1>orca-platypus - instruct-dpo-3 모델 v1.2</h1>
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+<b><학습 데이터 구축></b>
+kyujinpy 님이 공개하신 KOR-OpenOrca-Platypus 데이터를 일부 삭제(샘플링) 및 정제 작업 진행하여 활용.
+그 이후 해당 데이터들을 보며 관련 태스크를 추출하였고 이를 기반으로
+해당 태스크에 맞춰서 NLP 관련 오픈소스 데이터를 활용하여 학습데이터를 자체적으로 
+역사, 과학, 수학, 기계독해, 리뷰 분석 문제를 gpt를 통해서 구축하였고, 
+aihub 일반상식 및 기계독해 데이터를 활용하여 추가로 학습 데이터를 구축(형태소 관련, 기계독해 관련 및 요약)
+각종 블로그에서 역사 및 상식 퀴즈를 사람이 직접 학습데이터 형태로 변경
+AI2AI Challenge 데이터 형태를 보고 gpt를 통해 초등 수준의 과학 수학 문제 유형을 제작 500문제
+영어 번역 데이터 영한/한영 데이터 학습 데이터로 활용 진행
+총 데이터 4만개 정도 사용하였습니다.
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+<DPO학습 데이터>
+DPO 데이터는 CommonGen과 TruthfulQA에 초점을 맞추어 약 17,000개의 데이터를 학습하였습니다.
++ ko-hh-rlhf 데이터에서 chosen 데이터부분을 ChatGPT를 통해 변경한 데이터를 추가 학습하였습니다.
++ ko-hh-rlhf 59000여개의 데이터의 chosen 데이터를 모두 gpt-3.5를 통해 재생성한 후 일부 데이터를 필터링하여 삭제 진행하였습니다.
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++  TruthfulQA 관련 문제 추가를 진행하였습니다.(속설 관련 참거짓 문제)
++ 기계독해 관련 학습 데이터를 ChatGPT를 통해서 답변을 얻어 학습
++ 문법관련 학습 데이터 
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+###학습 데이터 파일은 비공개입니다. 
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+<b><학습></b>
+학습은 LoRA를 사용하여 A100 40G *2에서 학습을 진행하였습니다.
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