/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
24,3 млрд
Размер весов
52,8 ГБ
Архитектура
cohere · dense
Базовая модель
command-r-28-layer
Библиотека
transformers
Опубликована
16 апр 2024

command-r-27-layer

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Слитая методом SLERP языковая модель Cohere на 24,3 млрд параметров для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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-27-layer — языковая модель на архитектуре Cohere, созданная с помощью mergekit из двух срезов одной модели Citaman/command-r-28-layer методом SLERP. Репозиторий содержит веса Safetensors в формате bfloat16; размер модели — 24,3 млрд параметров, библиотека для работы — Transformers. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия, включая интерфейс вызова инструментов. Контекстное окно составляет 8192 токена.

Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных не перечислены конкретные языки, поэтому языковую специализацию определить нельзя. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны. Карточка описывает способ слияния и использованные срезы, но не приводит результаты оценки качества или сравнительные тесты.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов в диалоговом приложении
  • создание черновиков и продолжение текста
  • построение чат-бота с вызовом инструментов
  • разработка прототипа приложения на базе языковой модели

Ограничения

Для модели не приведены результаты оценки качества, а предоставленные метаданные не указывают поддерживаемые языки. Условия лицензии в доступных данных отсутствуют.

Для каких профессий подходит10

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-28-layer
        layer_range: [0, 27]
      - model: Citaman/command-r-28-layer
        layer_range: [1, 28]
merge_method: slerp
base_model: Citaman/command-r-28-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
f8a9c67

0 моделей