Модель sapie1 на базе Llama предназначена для генерации текста и перевода между английским и корейским языками.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
sapie1 — языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная автором 4yo1. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; метаданные указывают 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Карточка также описывает модель как имеющую 8 млрд параметров.
Модель предназначена для генерации текста и перевода на английском и корейском языках. В карточке указан датасет recipes, но конкретная специализация на кулинарных задачах не описана. Модель можно загружать через Transformers с помощью AutoConfig, AutoModel и AutoTokenizer.
Лицензия — MIT. Оценки качества и подробности обучения в карточке не приведены.
Карточка не содержит оценок качества и подробностей обучения; связь с датасетом рецептов сама по себе не подтверждает специализацию на кулинарных задачах.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Model Card: sapie with Fine-Tuning Model Overview Model Name: sapie
Model Type: Transformer-based Language Model
Model Size: 8 billion parameters
by: 4yo1
Languages: English and Korean
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
config = AutoConfig.from_pretrained("4yo1/sapie")
model = AutoModel.from_pretrained("4yo1/sapie")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("4yo1/sapie")
datasets:
license: mit
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…