Uploaded model
- Developed by: Bharatdeep-H
- 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
- 3 окт 2024
Ссылки
portfolio-query-llama-3.2-3b-v3-cot
Дообученная диалоговая модель Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы о портфолио.
19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 окт 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
Bharatdeep-H/portfolio-query-llama-3.2-3b-v3-cot — дообученная языковая модель Bharatdeep-H на архитектуре Llama 3.2, основанная на unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Модель содержит 3,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Название указывает на работу с запросами к портфолио и пошаговыми рассуждениями, однако README не описывает обучающие данные или подтверждённые специализированные возможности. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- ответы на вопросы о портфолио
- диалоговые ответы по сведениям о портфолио
- генерация текстовых ответов на запросы пользователя
Ограничения
README не приводит оценки качества, описание обучающих данных или результаты проверки заявленной специализации на запросах о портфолио.
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей
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
- 206cfbb