/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
ELYZA-japanese-Llama-2-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мая 2024

3-lang

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Llama 2 на 6,6 млрд параметров для генерации текста на английском, японском, тамильском и телугу.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Abin7/3-lang — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit методом TIES на основе NousResearch/Llama-2-7b-hf. В слияние также вошли ELYZA японская Llama 2, Tamil Llama 7B Instruct и Telugu Llama2 7B Instruct. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama с 6,6 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; нативный контекст составляет 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на английском, японском, тамильском и телугу, объединяя веса специализированных моделей этих языков. В README указано, что результат сохранён в float16; метаданные указывают формат safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста на японском языке
  • ответы и диалоги на тамильском языке
  • генерация текста на телугу
  • генерация текста на английском языке

Ограничения

Модель имеет контекст 4096 токенов. Слияние нескольких языковых чекпойнтов само по себе не гарантирует одинаковое качество или следование инструкциям на всех поддерживаемых языках; лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using NousResearch/Llama-2-7b-hf as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: elyza/ELYZA-japanese-Llama-2-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: abhinand/tamil-llama-7b-instruct-v0.1
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: Telugu-LLM-Labs/Telugu-Llama2-7B-v0-Instruct
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: NousResearch/Llama-2-7b-hf
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ef7a93d

0 моделей