Experiment model train with my new data. prompt format is Alpaca, you can add (length:tiny), (length:long) to the end of ### Response: to control leng
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 10,6 млрд
- Размер весов
- 21,5 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 янв 2024
Ссылки
Kimiko-10.7B-v3
Экспериментальная модель Llama с 10,6 млрд параметров для генерации текста по инструкциям в формате Alpaca.
29скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены3 янв 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
Chat-Error/Kimiko-10.7B-v3 — экспериментальная текстовая генеративная модель семейства Llama, обученная автором на новых данных. Карточка указывает формат запросов Alpaca и возможность добавлять в конец маркера ### Response: подсказки (length:tiny) или (length:long) для управления длиной ответа.
Модель предназначена для генерации текста по инструкциям. Она содержит 10,6 млрд параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и имеет контекст длиной 4096 токенов. В метаданных указан обучающий датасет nRuaif/Kimiko_v3-v0.1; поддерживаемые языки не установлены.
Карточка не сообщает о результатах оценки качества или известных ограничениях. Условия лицензии в доступных данных не приведены.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые инструкции
- создание коротких ответов с подсказкой length:tiny
- создание длинных ответов с подсказкой length:long
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества и не описывает известные ограничения модели. Лицензия в доступных данных не указана.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 9115f08