モデルの説明(English explanation is below.)
このモデルは、MergeKitツールを使用して作成されたMixture of Experts (MoE) 言語モデルをGGUF形式で量子化したものです。 量子化していないものは こちら 。
モデルの詳細
- モデル名: Llama-3-ELYZA-sqlcoder-2x8B
- モデルアーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE)
- ベースモデル:
- Llama-3-ELYZA-JP-8B
- Llama-3-sqlcoder-8b
- マージツール: MergeKit このMoEモデルは、Llama-3-ELYZA-JP-8Bの日本語能力とLlama-3-sqlcoder-8bのSQL生成能力を組み合わせることで、より強力で多機能な言語モデルを目指しています。
特徴
- 日本語と英語の両方に対応
- Llama-3-ELYZA-JP-8Bによる優れた日本語処理能力
- Llama-3-sqlcoder-8bによる高度なSQL生成と処理能力
要求スペック
Q4_K_M量子化モデルであれば、RTX3060 12GBでフルロード可能です。 筆者はWSL2やGoogle Colaboratotry Proでの作成後、Llama.cppとLMstudioにて動作確認を行っています。
Model Description
This model is a Mixture of Experts (MoE) language model created using the MergeKit tool. The gguf version can be found here.
Model Details
- Model Name: Llama-3-ELYZA-sqlcoder-2x8B
- Model Architecture: Mixture of Experts (MoE)
- Base Models:
- Llama-3-ELYZA-JP-8B
- Llama-3-sqlcoder-8b
- Merge Tool: MergeKit This MoE model aims to create a more powerful and versatile language model by combining the Japanese language capabilities of Llama-3-ELYZA-JP-8B with the SQL generation abilities of Llama-3-sqlcoder-8b.
Features
- Support for both Japanese and English languages
- Excellent Japanese processing capabilities from Llama-3-ELYZA-JP-8B
- Advanced SQL generation and processing capabilities from Llama-3-sqlcoder-8b
System Requirements
If using the Q4_K_M quantized model, it can be fully loaded on an RTX3060 12GB. The author has created the model using WSL2 and Google Colaboratory Pro, and has tested it using Llama.cpp and LMstudio.
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