/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,9 млрд
Размер весов
19,9 ГБ
Архитектура
cohere · dense
Базовая модель
command-r-8-layer
Библиотека
transformers
Опубликована
17 апр 2024

command-r-7-layer

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Плотная 7,9-миллиардная языковая модель семейства Cohere для диалоговой генерации текста и вызова инструментов.

234скачиваний 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-7-layer — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем Citaman. Это плотная причинно-языковая модель семейства Cohere с 7,9 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и создан с помощью mergekit методом SLERP на основе Citaman/command-r-8-layer. По метаданным модель рассчитана на диалог и интерфейс вызова инструментов; контекст составляет 8192 токена. Подходит для генерации ответов в чат-ботах и для сценариев, где языковая модель взаимодействует с инструментами.

Модель принимает текст и генерирует текст. README описывает объединение с перекрывающимися диапазонами слоёв одной базовой модели. В предоставленных материалах нет сведений о лицензии и поддерживаемых естественных языках, поэтому условия коммерческого использования и языковые возможности определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чат-боте
  • поддержка многошагового общения с пользователем
  • подготовка текстовых ответов на запросы
  • использование языковой модели с вызовом инструментов

Ограничения

В предоставленных материалах не указаны поддерживаемые естественные языки и лицензия. README описывает слияние диапазонов слоёв одной базовой модели, поэтому фактическое поведение такой конфигурации может требовать проверки перед применением.

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-8-layer
        layer_range: [0, 7]
      - model: Citaman/command-r-8-layer
        layer_range: [1, 8]
merge_method: slerp
base_model: Citaman/command-r-8-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
3020893

0 моделей