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2024/07/20
llama.cppに不具合[llama : fix pre-tokenization of non-special added tokens #8228](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8228)が見つかり、Gemma2モデルは再変換が必要になり対応しました。HTMLタグの処理などが不正確になっていたとの事です。
A bug was found in llama.cpp [llama: fix pre-tokenization of non-special added tokens #8228](https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8228), and the Gemma2 model needed to be reconverted. The problem was that HTML tags were not being processed correctly.
単純に再変換するのは面白みがなかったので4bit以上の版は更に精度向上するという説もあるoutput tensorとembeddingをf16にするタイプの変換をしてみました。
Simply reconverting it was not interesting, so I tried converting the output tensor and embedding to f16, which is said to have even greater accuracy in versions of 4 bits or more.
念の為、4bit版は従来の変換とf16タイプの変換の両方をアップロードしてあります。
Just to be on the safe side, I have uploaded both the 4-bit conventional conversion and the f16 conversion.
再変換時に、gemma-2-9b版のみ重要度行列(iMatrix)に日本語データを更に追加しています。
During reconversion, additional Japanese data was added to the importance matrix (iMatrix) for gemma-2-9b only.
本モデルについて about this model.
gemma-2-9b-itを日本語が多く含まれる重要度行列(iMatrix)を使って量子化したgguf版です。日本語対応能力が多めに保持されている事を期待しています
This is a quantized gguf version of gemma-2-9b-it using an importance matrix (iMatrix) that contains many Japanese words. I hope it retains more Japanese support.
