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README.md
CHANGED
@@ -1,3 +1,49 @@
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license: gemma
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license: gemma
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# What is this?
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Googleの言語モデル[gemma-2-9b-it](https://huggingface.co/google/gemma-2-9b-it)のSPPO改良版[Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3](https://huggingface.co/UCLA-AGI/Gemma-2-9B-It-SPPO-Iter3)をGGUFフォーマットに変換したものです。<br>
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また、一連の作業前にllama.cppのトークナイザテスト機能([#8248](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8248))にて動作の正確性の確認を行いました。
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テスト内容
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```
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python convert_hf_to_gguf_update.py <hf_token>
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python convert_hf_to_gguf.py models/tokenizers/gemma-2/ --outfile models/ggml-vocab-gemma-2.gguf --vocab-only
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test-tokenizer-0 models/ggml-vocab-gemma-2.gguf
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```
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# imatrix dataset
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日本語能力を重視し、日本語が多量に含まれる[TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm](https://huggingface.co/datasets/TFMC/imatrix-dataset-for-japanese-llm)データセットを使用しました。<br>
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なお、imatrixの算出においてはf32精度のモデルを使用しました。これは、本来の数値精度であるbf16でのimatrix計算に現行のCUDA版llama.cppが対応していないためです。
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# Chat template
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```
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<start_of_turn>user
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ここにpromptを書きます<end_of_turn>
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<start_of_turn>model
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```
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# Quants
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各クオンツと必要と想定されるVRAM容量をまとめておきます。
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|クオンツ|VRAM|
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|IQ4_XS|10GB|
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|Q4_K_M|11GB|
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|Q5_K_M|11GB|
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|Q6_K|12GB|
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|Q8_0|14GB|
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|bf16|22GB|
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# Note
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**llama.cpp-b3389以降と合わせてご利用ください。**<br>
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なお、このモデル特有の処理であるAttention logit soft-cappingが存在するため、現状では``-fa`` オプションによるFlash Attentionの使用はできません。
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# Environment
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Windows版llama.cpp-b3389および同時リリースのconvert_hf_to_gguf.pyを使用して量子化作業を実施しました。
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# License
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gemma license
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# Developer
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Google & UCLA-AGI
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