| | general.architecture: string - архитектура модели. Описывает [[Архитектура модели машинного обучения|архитектуру]], реализуемую этой моделью. Все символы [[ASCII]] в нижнем регистре, разрешены только символы [a-z0-9]+. Поддерживаемые значения (список будет расширен в будущих версиях): [[llama]], [[mpt]], [[gptneox]], [[gptj]], [[gpt2]], [[bloom]], [[falcon]], [[mamba]], [[rwkv]],[[Файл:GGUF.png|thumb|right|Структура файла GGUF версии 3. ]] | | general.architecture: string - архитектура модели. Описывает [[Архитектура модели машинного обучения|архитектуру]], реализуемую этой моделью. Все символы [[ASCII]] в нижнем регистре, разрешены только символы [a-z0-9]+. Поддерживаемые значения (список будет расширен в будущих версиях): [[llama]], [[mpt]], [[gptneox]], [[gptj]], [[gpt2]], [[bloom]], [[falcon]], [[mamba]], [[rwkv]],[[Файл:GGUF.png|thumb|right|Структура файла GGUF версии 3. ]] |
| | + | По сравнению с файлами [[.pt (формат файла)|.pt]]/[[.pth]] [[PyTorch]] формат считается более безопасным, так как файлы PyTorch могут содержать произвольный исполняемый код, написанный на языке [[Python]]. Однако, малоочевидной особенностью GGUF является то, что он может содержать в своих метаданных параметр tokenizer.chat_template, являющийся строкой, которая определяет [[Шаблон]] [[Jinja]], который определяет формат входных данных, ожидаемый моделью. Jinja, являющийся [[Шаблонизатор|шаблонизатором]] для Python, также, в теории, открывает дорогу для запуска произвольного кода. |