/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 мая 2024

Llama2-7b-entity-attr-v2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Llama генерирует структурированные атрибуты и категории товаров для формирования каталога.

16скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены7 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

BaSalam/Llama2-7b-entity-attr-v2 — дообученная причинная языковая модель семейства Llama, представленная как версия 2 генератора каталожных данных о товарах. Модель принимает текстовое описание товара и формирует структурированный ответ с атрибутами и категориями товара; пример в карточке показывает результат на персидском языке.

Модель предназначена для извлечения характеристик товаров и определения их сущностей или категорий при подготовке каталогов. Она содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 4096 токенов. В качестве данных для дообучения указан набор BaSalam/entity-attribute-sft-dataset-GPT-4.0-generated-v1; метаданные отмечают персидский и английский языки. Модель опубликована под лицензией MIT.

Карточка демонстрирует JSON-подобный структурированный вывод, однако не сообщает об отдельной гарантии валидности JSON. Качество может зависеть от языка и формата входных описаний; приведённый пример относится к персидскому языку.

Сценарии применения

  • извлечение характеристик из описаний товаров
  • автоматическое заполнение атрибутов карточки товара
  • определение категорий товаров
  • подготовка структурированных данных для товарного каталога

Ограничения

Карточка не сообщает о метриках качества и не гарантирует валидность структурированного вывода. Пример демонстрации дан на персидском языке; переносимость на другие языки и форматы входа не описана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Product catalog generator (V2)

This is a the version 2 of Product catalog generator. The dataset has changed with GPT-4 generated data to produce a higer quality response.

Github repo: https://github.com/basalam/product-catalog-generator

Sample input

prompt = """instruction': \"here is a product title from a Iranian marketplace.  \n         give me 
                 the Product Entity and Attributes of this product in Persian language.\n         give the output in 
                 this json format: {'attributes': {'attribute_name' : <attribute value>, ...}, 'product_entity': 
                 '<product entity>'}.\n         Don't make assumptions about what values to plug into json. Just give 
                 Json not a single word more.\n         \nproduct title:"""
title = """: ست شابلون ژله ای دو قلو صریر 20سانتی 1 عدد
1 عدد ست شابلون ژله ای دو قلو سریر 20سانتی متر
با کیفیت مناسب و صادراتی
شامل دو تکه شابلون ژله ای
در چهار رنگ سبز، قرمز، نارنجی و آبی موجود است.
پخش لوازم التحریر کیان""""

Model response

{
  "attributes": {
    "تعداد در بسته": [
      "1 عدد"],
    "نوع": [
      "ژله ای"],
    "تعداد قلو": [
      "دو قلو"],
    "اندازه": [
      "20 سانتی متر"],
    "کیفیت": [
      "مناسب",
      "صادراتی"],
    "تعداد تکه": [
      "دو تکه"],
    "رنگ": [
      "سبز",
      "قرمز",
      "نارنجی",
      "آبی"],
    "برند": [
      "پخش لوازم التحریر کیان"]
  },
  "product_entity": [
    "لوازم التحریر",
    "لوازم هنری",
    "شابلون",
    "ست شابلون ژله ای"]
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
0e50b94

0 моделей