Uploaded model
- Developed by: AcademieDuNumerique
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 7 ноя 2024
Ссылки
Llama-3.2-3B-SQL-Instruct
Диалоговая модель на базе Llama 3.2 с заявленной специализацией на генерации SQL-запросов.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 ноя 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
AcademieDuNumerique/Llama-3.2-3B-SQL-Instruct — диалоговая модель генерации текста на архитектуре LlamaForCausalLM с 3,2 млрд параметров. Она дообучена на основе unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit; карточка связывает её также с meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. В названии модели заявлена специализация на SQL, однако README не приводит сведений о наборе данных или качестве SQL-генерации.
Модель предназначена для диалоговых сценариев генерации текста; с учётом названия её можно применять для составления SQL-запросов по текстовым описаниям. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и интерфейс вызова инструментов. Язык карточки — английский, а базовая модель описана как мультиязычная. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация SQL-запросов по описанию на естественном языке
- уточнение и преобразование SQL-запросов в диалоге
- генерация текстовых ответов в чат-сценариях
Ограничения
README не описывает обучающие данные, точность генерации SQL или результаты оценки модели; качество запросов следует проверять на целевой схеме базы данных.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейI.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 14f2bc3