/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
4 млрд
Размер весов
9,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
14-test
Библиотека
transformers
Опубликована
6 июл 2024

15-test

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая текстовая модель семейства Llama на 4 млрд параметров, полученная слиянием Fischerboot/14-test методом SLERP.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 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

Fischerboot/15-test — текстовая модель генерации, созданная слиянием предобученных языковых моделей с помощью mergekit и метода SLERP. В слиянии использована Fischerboot/14-test; конфигурация комбинирует диапазоны слоёв и задаёт отдельные параметры для self-attention и MLP.

Модель основана на архитектуре Llama с плотной структурой и классом LlamaForCausalLM, содержит 4 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель распространяется в формате safetensors; сведения о лицензии и конкретных поддерживаемых языках в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалогового чат-бота
  • подготовка ответов на текстовые запросы

Ограничения

Поддерживаемые языки и лицензия не установлены по доступным данным; качество и пригодность для конкретных сценариев отдельно не охарактеризованы.

Для каких профессий подходит6

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: Fischerboot/14-test
        layer_range: [0, 16]
      - model: Fischerboot/14-test
        layer_range: [1, 17]
merge_method: slerp
base_model: Fischerboot/14-test
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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
776a035

0 моделей