/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
11 июн 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2203.05482

coma-7B-v0.1

DevQuasar-5
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

CoMa-7B-v0.1 — объединённая на базе Llama 2 и CodeLlama модель для генерации текста и работы с кодом.

76скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 фев 2025

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.

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

CoMa-7B-v0.1 — экспериментальная объединённая языковая модель, созданная DevQuasar с помощью mergekit из предварительно обученных Meta Llama 2 7B и CodeLlama 7B. Использован линейный метод с весами 1,0 для Llama 2 и 0,5 для CodeLlama; в конфигурации указана точность float16. Модель содержит около 6,6 млрд параметров и имеет контекст длиной до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, включая сценарии, связанные с кодом. Карточка описывает её как эксперимент по объединению моделей и не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия — Llama 2; её условия следует учитывать при использовании модели.

Сценарии применения

  • генерация текста по текстовому запросу
  • составление черновиков и продолжение текста
  • генерация фрагментов кода
  • эксперименты с объединёнными языковыми моделями

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества и подробных сведений о надёжности; модель представлена как эксперимент. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

'Make knowledge free for everyone'

coma-7B-v0.1

image/png

CodeLlama + Llama = CoMa :) This is an experiment to try merged models

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

Quantized version: DevQuasar/coma-7B-v0.1-GGUF

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the linear merge method.

Models Merged

"Blast from the Past" :D The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: meta-llama/Llama-2-7b-hf
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: meta-llama/CodeLlama-7b-hf
    parameters:
      weight: 0.5
merge_method: linear
dtype: float16

I'm doing this to 'Make knowledge free for everyone', using my personal time and resources.

If you want to support my efforts please visit my ko-fi page: https://ko-fi.com/devquasar

Also feel free to visit my website https://devquasar.com/

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
bc29de6

0 моделей

    Создать бенчмарк