/ Модель

Характеристики

Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
9 апр 2023

vicuna-7b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Конвертированная Vicuna-7B на архитектуре LLaMA предназначена для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы.

31скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены14 апр 2023

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

BetterHF/vicuna-7b — конвертированная версия Vicuna-7B, диалоговой языковой модели на архитектуре LLaMA. В README указано, что веса получены применением delta-модели lmsys/vicuna-7b-delta-v0 к базовой decapoda-research/llama-7b-hf. В репозитории представлены файлы PyTorch; размер модели — около 6,6 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате: она может отвечать на вопросы и поддерживать общение на естественном языке. README сообщает, что конвертированную модель проверили через Vicuna CLI и получили корректный ответ. Данные не описывают отдельные языки, длину контекста или условия лицензии, поэтому эти характеристики здесь не уточняются.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в формате диалога
  • поддержка текстового общения с пользователем
  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков ответов и пояснений

Ограничения

В README не указаны языковой охват, длина контекста и лицензия. Проверка в Vicuna CLI описана без подробностей о методике или качестве ответов.

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

vicuna-7b

The repo contains the converted vicuna-7b model files.

The base model is from decapoda-research/llama-7b-hf and the delta model is from lmsys/vicuna-7b-delta-v0.
The conversion script is

python3 -m fastchat.model.apply_delta \
    --base decapoda-research/llama-7b-hf \
    --target /output/path/to/vicuna-7b \
    --delta lmsys/vicuna-7b-delta-v0

tree -s vicuna-7b

vicuna-7b
├── [ 9976642750]  pytorch_model-00001-of-00002.bin
├── [ 3500323731]  pytorch_model-00002-of-00002.bin
└── [     499723]  tokenizer.model

tree -s vicuna-7b-delta-v0

vicuna-7b-delta-v0/
├── [ 9976642750]  pytorch_model-00001-of-00002.bin
├── [ 3500323731]  pytorch_model-00002-of-00002.bin
├── [      26788]  pytorch_model.bin.index.json
└── [     499723]  tokenizer.model

Although the file size with same prefix is equal, but the content is different. And the md5sum result is

5e63e46f2547e75c209c79aebe21f5ca  vicuna-7b/pytorch_model-00001-of-00002.bin
53a0d7b5e34c432401f1979b454272ee  vicuna-7b/pytorch_model-00002-of-00002.bin

7ded4bec6556250247b1efbb3b7e77e8  vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00001-of-00002.bin
ee48ac060a0f352ba8fa3dea0385e4c3  vicuna-7b-delta-v0/pytorch_model-00002-of-00002.bin

The converted model has been tested using vicuna cli and got correct response. So enjoy it~

Q: hi how are you
A: I'm just a computer program, so I don't have feelings or emotions like a human. I'm here to respond to your questions and provide information to the best of my ability. Is there anything else you'd like to know?

Q: really cool
A: Thank you! I'm glad you think so. Is there anything in particular you'd like to know or discuss? I'm here to help so feel free to ask me anything.

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
f5284e1

0 моделей