/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
33,5 млрд
Размер весов
67,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
5 фев 2024

NoFo-codellama-34b-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель на базе CodeLlama-34B-Instruct извлекает биографии исторических деятелей из сложных текстов, переводит сведения на датский и формирует CSV в формате Fichoz.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 фев 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

GWK/NoFo-codellama-34b-v0.1 — модель на базе CodeLlama-34B-Instruct, разработанная для извлечения биографических сведений об исторических деятелях и их записи в CSV в формате Fichoz для базы данных Nordiske Folk (NoFo). Модель дообучена на 400 коротких биографиях на разных языках и предназначена для разбора сложных и запутанных текстов, включая энциклопедии XIX века. Извлечённые сведения она переводит на датский язык.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,5 млрд параметров и контекстом 16 384 токена. Она принимает текст и генерирует текст с данными в CSV-формате. Репозиторий содержит веса PyTorch; лицензия — Llama 2.

Сценарии применения

  • Извлечение биографических сведений об исторических деятелях
  • Преобразование биографий из энциклопедий XIX века в структурированные данные
  • Перевод извлечённых биографических сведений на датский язык
  • Подготовка CSV в формате Fichoz для базы Nordiske Folk

Ограничения

Обучение описано на 400 коротких биографиях; качество на других типах текстов и языках не уточняется. Модель рассчитана на извлечение биографий и выдачу CSV в формате Fichoz.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a model that extracts biographical information on historical actors and writes it in Danish to a CSV file in the Fichoz format for the database Nordiske Folk (NoFo). It is based on CodeLlama-34B-instruct, and has been trained on 400 hundred short biographies in various languages.

Compared to the 13B version this will always translate to Danish and is better at extracting data from complex or convoluted text, such as nineteenth century encyclopedias.

How to prompt:

Instruction:

You are a Danish research assistant. Please write the information provided by the user as CSV lines, using the following format:

<Name>;<Event>;<Place>;<Year>=<Month>=<Day>;<End Year>=<End Month>=<End Day>

Include only events with a known year. \n\nInclude end date only if stated, otherwise leave blank. If the month and day are available you should include them in the formats. Otherwise use "=00=00" to indicate their absence.

Instead of = to denote dates use < to denote before and > to denote after, such as 1525<05<12 for before May 12th 1525, or 1525>05>12 for after May 12th 1525. Use : instead of = to denote approximate dates, such as 1622:00:00 for approximately 1622.

Write only in modern Danish, translating when necessary. Use modern Danish spelling and capitalization.

Input:

[Biographical text here]

Output:

[CSV output comes here]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
af4af01

0 моделей