Характеристики

Контекст: 8 192 токена
Параметры: 25,9 млрд
Размер весов: 56,1 ГБ
Архитектура: cohere · dense
Базовая модель: command-r-30-layer
Библиотека: transformers
Опубликована: 16 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

command-r-29-layer

Citaman

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая методом SLERP модель Cohere на 25,9 млрд параметров для генерации текста, диалогов и вызова инструментов.

18скачиваний 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-29-layer — языковая модель Cohere для генерации текста и диалогов. Она создана автором репозитория с помощью mergekit: веса модели Citaman/command-r-30-layer объединены методом SLERP с разными срезами слоёв, а итоговые веса сохранены в формате safetensors.

Модель имеет плотную архитектуру CohereForCausalLM, около 25,9 млрд параметров и контекст до 8192 токенов. Метаданные указывают на поддержку чата и интерфейса вызова инструментов; основная задача в карточке Hugging Face — text-generation.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Характеристики языковой поддержки и качество модели на конкретных задачах не описаны, поэтому их нельзя надёжно оценить по карточке.

Сценарии применения

ведение диалога с пользователем
генерация ответов на текстовые запросы
создание черновиков и продолжение текста
вызов инструментов в чат-приложении

Ограничения

Предоставленные данные не содержат сведений о лицензии, поддерживаемых языках или результатах оценки качества. Контекст ограничен 8192 токенами.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

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:

Citaman/command-r-30-layer

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: Citaman/command-r-30-layer
        layer_range: [0, 29]
      - model: Citaman/command-r-30-layer
        layer_range: [1, 30]
merge_method: slerp
base_model: Citaman/command-r-30-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: 0d12182