/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
5,9 млрд
Размер весов
24,7 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

ITT-Yi-Ko-6B-v6.0

ITT-AF
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на пользовательском наборе данных модель семейства Llama для генерации текста на основе beomi/Yi-Ko-6B.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 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.

  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

ITT-AF/ITT-Yi-Ko-6B-v6.0 — языковая модель, дообученная на пользовательском наборе данных на основе beomi/Yi-Ko-6B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 5,9 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. В карточке не раскрыто, на каких данных и для каких специальных сценариев проводилось дообучение.

Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Обучение выполнялось в течение одной эпохи с Adam и смешанной точностью. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — CC BY-NC 4.0, разрешающая использование с указанием авторства, но не коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков и формулировок
  • диалоговая генерация текста
  • эксперименты с дообучением корейской языковой модели

Ограничения

Данные дообучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и пригодность для конкретных задач по карточке определить нельзя. Контекст ограничен 2048 токенами; лицензия запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

ITT-AF/ITT-Yi-Ko-6B-v6.0

This model is a fine-tuned version of beomi/Yi-Ko-6B on an custom dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hypuerparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1.0
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.0.0
  • Tokenizers 0.15.0

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
2018981

0 моделей

    Создать бенчмарк