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EXAONE 3.5 32B Instruct GGUF
EXAONE 3.5 32B Instruct GGUF
目标受众为需要高性能语言模型的研究人员、开发者和企业，特别是在需要处理大量数据和长上下文信息的场景中。EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF因其强大的性能和多语言支持，适合于进行自然语言处理、文本生成、机器翻译等任务，帮助
AI模型开发与工具#大型语言模型#多语言支持#长上下文处理#指令调优#预量化模型普通产品开源
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简介
EXAONE-3.5-32B-Instruct-GGUF是LG AI Research开发的一系列指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，包含2.4B至32B参数的不同版本。这些模型支持长达32K令牌的长上下文处理，展现了在真实世界用例和长上下文理解中的最前沿性能，同时在与近期发布的类似规模模型相比，在通用领域保持竞争力。该模型系列通过技术报告、博客和GitHub提供了详细信息，并且包含了多种精度的指令调优32B语言模型，具有以下特点：参数数量（不含嵌入）为30.95B，层数为64，注意力头数为GQA，包含40个Q头和8个KV头，词汇量为102,400，上下文长度为32,768令牌，量化包括Q8_0、Q6_0、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS等GGUF格式（也包括BF16权重）。
截图
产品特色
支持长上下文处理，上下文长度可达32K令牌。
包含不同精度的模型，如Q8_0、Q6_0、Q5_K_M、Q4_K_M、IQ4_XS和BF16。
优化了模型部署，包括2.4B模型针对小型或资源受限设备优化。
提供预量化模型，使用AWQ和多种量化类型。
支持多种部署框架，如TensorRT-LLM、vLLM、SGLang、llama.cpp和Ollama。
模型训练考虑了系统提示的使用，提高了对话和交互的效率。
模型生成的文本不反映LG AI Research的观点，确保了内容的中立性。
使用教程
1. 安装llama.cpp，具体安装指南请参考llama.cpp的GitHub仓库。
2. 下载EXAONE 3.5模型的GGUF格式文件。
3. （可选）如果使用BF16精度，可能需要合并分割的文件。
4. 使用llama.cpp运行模型，并在对话模式下进行测试。
5. 遵循系统提示的使用建议，以获得最佳的模型性能。
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