Model
- trained on custom DPO dataset
- dedup
- ~20000??
Base Moel
- ENERGY-DRINK-LOVE/SOLAR_merge
Framework versions
- Transformers 4.38.1
- Pytorch 2.2.1+cu118
- Datasets 2.17.1
- Tokenizers 0.15.2
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 10,6 млрд
- Размер весов
- 21,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- SOLAR_merge
- Опубликована
- 4 мар 2024
Ссылки
SOLAR_merge_DPOv3
Диалоговая Llama-модель на 10,6 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 мар 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.
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
ENERGY-DRINK-LOVE/SOLAR_merge_DPOv3 — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, дообученная разработчиком на собственном наборе данных методом Direct Preference Optimization (DPO). В README упоминаются удаление дубликатов и приблизительно 20 тысяч примеров; точный размер набора не подтверждён.
Модель предназначена для генерации текста в диалогах. Она содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а заявленная длина контекста составляет 4096 токенов. Для запуска доступны веса в формате safetensors; лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- создание текстовых ответов на запросы пользователя
- развёртывание чат-ассистента на базе Llama
Ограничения
README не описывает языки обучения или результаты оценки качества; приблизительный объём обучающего набора указан с оговоркой. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 8881819