/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
3,7 млрд
Размер весов
11,7 ГБ
Архитектура
cohere · dense
Базовая модель
command-r-3-layer
Библиотека
transformers
Опубликована
17 апр 2024

command-r-2-layer

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Слитая модель Cohere на 3,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 8192 токенов.

231скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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

Citaman/command-r-2-layer — слитая языковая модель на архитектуре Cohere, созданная автором репозитория с помощью mergekit. В неё включены слои модели Citaman/command-r-3-layer; использован метод SLERP. Метаданные описывают модель как дообучение этой базовой модели, а карточка указывает на слияние её слоёв.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая интерфейс вызова инструментов. Она содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. Указан формат safetensors и библиотека Transformers.

Данные не сообщают целевые языки или специальные прикладные области, поэтому модель следует рассматривать как универсальную. Лицензия в предоставленных сведениях не указана; качество и надёжность ответов отдельно не описаны.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов в диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • чат-бот с вызовом инструментов

Ограничения

Целевые языки и лицензия в предоставленных данных не описаны. Отдельные сведения о качестве модели и надёжности вызова инструментов отсутствуют.

Для каких профессий подходит12

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Citaman/command-r-3-layer
        layer_range: [0, 2]
      - model: Citaman/command-r-3-layer
        layer_range: [1, 3]
merge_method: slerp
base_model: Citaman/command-r-3-layer
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CohereForCausalLM
Ревизия весов
b51ff15

0 моделей