Uploaded model
- Developed by: AsphyXIA
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : baarat-hindi-instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,7 млрд
- Размер весов
- 13,7 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-2-7b-hf
- Опубликована
- 24 фев 2024
Ссылки
baarat-hindi-instruct-0.1
Дообученная модель Llama 2 7B для генерации текста и ответов на инструкции, ориентированных на хинди.
26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 мар 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
AsphyXIA baarat-hindi-instruct-0.1 — дообученная на основе Meta Llama 2 7B языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, предназначенная для генерации текста. В карточке указано, что модель дообучена от baarat-hindi-instruct с использованием Unsloth и TRL; метаданные связывают её с meta-llama/Llama-2-7b-hf. Модель содержит 6,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций на хинди. В метаданных указан английский язык, а название и базовая модель baarat-hindi-instruct указывают на ориентацию на хинди; точные языковые возможности карточка не описывает. Формат весов — safetensors. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на инструкции на хинди
- создание текстов на хинди
- диалоговый помощник на хинди
- черновое составление ответов на вопросы на хинди
Ограничения
README не приводит оценок качества или результатов тестирования. Языковые возможности и устойчивость ответов на хинди отдельно не описаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель
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
- 6b49e4e