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legraphistaOriginal Model: OpenLLM-Ro/RoLlama2-7b-Base Original dtype: `FP32` (`float32`) Quantized by: llama.cpp b2998 IMatrix dataset: here If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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legraphistaOriginal Model: OpenLLM-Ro/RoLlama2-7b-Instruct Original dtype: `FP32` (`float32`) Quantized by: llama.cpp b2998 IMatrix dataset: here If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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legraphistaOriginal Model: OpenLLM-Ro/RoLlama3-8b-Instruct Original dtype: `BF16` (`bfloat16`) Quantized by: llama.cpp b3206 IMatrix dataset: here If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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legraphistaOriginal Model: OpenLLM-Ro/RoMistral-7b-Instruct Original dtype: `BF16` (`bfloat16`) Quantized by: llama.cpp b2998 IMatrix dataset: here If the model is bigger than 50GB, it will have been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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legraphistaOriginal Model: google/shieldgemma-2b Original dtype: `BF16` (`bfloat16`) Quantized by: llama.cpp b3525 IMatrix dataset: here If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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legraphistaOriginal Model: Salesforce/xLAM-8x22b-r Original dtype: `BF16` (`bfloat16`) Quantized by: llama.cpp b3649 IMatrix dataset: here If the model file is big, it has been split into multiple files. In order to download them all to a local folder, run: According to this investigation, it appears that lower quantizations are the only ones that benefit from the imatrix input (as per hellaswag results).
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