Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llava_mistral · dense
- Опубликована
- 28 фев 2024
Ссылки
Candle_llava-v1.6-mistral-7b
DanielClough/Candle_llava-v1.6-mistral-7b — это GGUF-версия мультимодальной модели LLaVA-v1.6-Mistral-7B, опубликованная пользователем DanielClough на Hugging Face.
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
Модель предназначена для исследовательских задач и создания чат-ботов, работающих с изображениями и текстом: она принимает изображение вместе с текстовым запросом и генерирует текстовый ответ, например описание содержимого изображения или ответ на визуальный вопрос.
Модель основана на Mistral-7B-Instruct-v0.2 и использует авторегрессионную Transformer-архитектуру LLaVA с визуальным компонентом. В репозитории указано около 8 миллиардов параметров и представлены варианты GGUF с разной точностью квантования, включая 4-, 5-, 8- и 16-битные версии. Поддерживаемые модальности — изображение и текст на входе, текст на выходе. Точный контекстный размер и перечень поддерживаемых языков для этого репозитория не указаны.
Сильные стороны модели — мультимодальный диалог, анализ изображений и возможность локального запуска в компактных квантованных форматах. Ограничения включают возможные ошибки интерпретации изображений, фактические неточности и зависимость качества от выбранной квантованной версии; модель предназначена прежде всего для исследований и экспериментов, а не для гарантированно точных решений в критически важных сценариях. В репозитории указана лицензия Apache-2.0.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlavaMistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 3d92198