Uploaded model
- Developed by: FrancescoBuda
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 15 ноя 2024
Ссылки
Llama-ICD-coder-3B-merged-2ep
Дообученная модель Llama с 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 ноя 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
FrancescoBuda дообучил модель семейства Llama для генерации текста на основе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 3,2 млрд параметров; в метаданных указан контекст длиной 131 072 токена. Модель поддерживает диалоговый режим и интерфейс вызова инструментов. В README указано, что обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Карточка не описывает специальную предметную область или конкретные прикладные возможности ICD-кодирования, поэтому их нельзя подтвердить по представленным данным. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- создание связного текста по запросу
- интеграция генеративной модели в чат-приложение
Ограничения
README не раскрывает качество модели, обучающие данные и её проверенные возможности в области ICD-кодирования. Английский язык указан в метаданных; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- e18f7fb