richarderkhov/cocoirun_-_yi-ko-6b-instruct-v1.0-gguf overview

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    "summary": "Quantization made by Richard Erkhov. Github Discord Request more models Yi-Ko-6B-instruct-v1.0 - GGUF | Name | Quant method | Size | | ---- | ---- | ---- | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q2_K.gguf | Q2_K | 2.24GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_XS.gguf | IQ3_XS | 2.48GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_S.gguf | IQ3_S | 2.6GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q3_K_S.gguf | Q3_K_S | 2.59GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_M.gguf | IQ3_M | 2.69GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q3_K.gguf | Q3_K | 2.86GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q3_K_M.gguf | Q3_K_M | 2.86GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q3_K_L.gguf | Q3_K_L | 3.08GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ4_XS.gguf | IQ4_XS | 3.18GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q4_0.gguf | Q4_0 | 3.32GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ4_NL.gguf | IQ4_NL | 3.35GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q4_K_S.gguf | Q4_K_S | 3.34GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q4_K.gguf | Q4_K | 3.5GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q4_K_M.gguf | Q4_K_M | 3.5GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q4_1.gguf | Q4_1 | 3.66GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q5_0.gguf | Q5_0 | 4.0GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q5_K_S.gguf | Q5_K_S | 4.0GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q5_K.gguf | Q5_K | 4.09GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q5_K_M.gguf | Q5_K_M | 4.09GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q5_1.gguf | Q5_1 | 4.34GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q6_K.gguf | Q6_K | 4.72GB | | Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q8_0.gguf | Q8_0 | 6.12GB | Original model description: --- license: cc-by-sa-4.0 --- instruct 모델 v1.0  Open-Orca-ko 데이터를 분석하여 태스크를 추출한 뒤 해당 태스크에 맞춰서 NLP 관련 오픈소스 데이터를 활용하여 학습데이터를 자체적으로 약 4만건(역사, 과학, 수학, 기계독해, 리뷰 분석) 구축하였고, 그 외에 Open-Orca-Ko에서 데이터를 일부 필터링하여 정제해거나 KoBEST 데이터를 함께 추가하였습니다. 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 데이터를 파파고를 통해 번역 및 오역된 부분을 사람이 직접 수정 하는 작업을 수행 영어 번역 데이터 영한/한영 데이터 학습 데이터로 활용 진행 총 11만개의 학습데이터로 sft를 진행하였습니다.  현재, 새로운 버전의 모델 학습 및 성능을 위해 Open-Orca 데이터셋 일부를 번역하여 정제 중에 있습니다.  + 고등학교 역사 문제 및 TruthfulQA 관련 문제 추가를 진행하였습니다. + 각종 it 지식 데이터 추가진행. + 기계독해 관련 학습 데이터를 ChatGPT를 통해서 답변을 얻어 학습 + 문법관련 학습 데이터  ###학습 데이터 파일은 비공개입니다.  학습은 LoRA를 사용하여 A100 40G *2에서 학습을 진행하였습니다.",
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    "readme_markdown": "Quantization made by Richard Erkhov.\n\n[Github](https://github.com/RichardErkhov)\n\n[Discord](https://discord.gg/pvy7H8DZMG)\n\n[Request more models](https://github.com/RichardErkhov/quant_request)\n\n\nYi-Ko-6B-instruct-v1.0 - GGUF\n- Model creator: https://huggingface.co/cocoirun/\n- Original model: https://huggingface.co/cocoirun/Yi-Ko-6B-instruct-v1.0/\n\n\n| Name | Quant method | Size |\n| ---- | ---- | ---- |\n| [Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q2_K.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/cocoirun_-_Yi-Ko-6B-instruct-v1.0-gguf/blob/main/Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.Q2_K.gguf) | Q2_K | 2.24GB |\n| [Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_XS.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/cocoirun_-_Yi-Ko-6B-instruct-v1.0-gguf/blob/main/Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_XS.gguf) | IQ3_XS | 2.48GB |\n| [Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_S.gguf](https://huggingface.co/RichardErkhov/cocoirun_-_Yi-Ko-6B-instruct-v1.0-gguf/blob/main/Yi-Ko-6B-instruct-v1.0.IQ3_S.gguf) | IQ3_S | 2.6GB |\n| 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데이터를 함께 추가하였습니다.\naihub 일반상식 및 기계독해 데이터를 활용하여 추가로 학습 데이터를 구축(형태소 관련, 기계독해 관련 및 요약)\n각종 블로그에서 역사 및 상식 퀴즈를 사람이 직접 학습데이터 형태로 변경\nAI2AI Challenge 데이터를 파파고를 통해 번역 및 오역된 부분을 사람이 직접 수정 하는 작업을 수행\n영어 번역 데이터 영한/한영 데이터 학습 데이터로 활용 진행\n\n총 11만개의 학습데이터로 sft를 진행하였습니다.\n<br>\n현재, 새로운 버전의 모델 학습 및 성능을 위해 Open-Orca 데이터셋 일부를 번역하여 정제 중에 있습니다.\n<br>\n+ 고등학교 역사 문제 및 TruthfulQA 관련 문제 추가를 진행하였습니다.\n+ 각종 it 지식 데이터 추가진행.\n+ 기계독해 관련 학습 데이터를 ChatGPT를 통해서 답변을 얻어 학습\n+ 문법관련 학습 데이터 \n<br>\n###학습 데이터 파일은 비공개입니다.\n\n<b><학습></b>\n학습은 LoRA를 사용하여 A100 40G *2에서 학습을 진행하였습니다.\n\n\n",
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