/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
5,8 млрд
Размер весов
12,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Yi-6B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 дек 2024

PeiYangMe-0.8

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

PeiYangMe-0.8 — дообученная на Yi-6B языковая модель для текстовой генерации по вычислительному катализу и процессу дегидрирования пропана.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 янв 2025

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

PeiYangMe-0.8 是天津大学开发的面向计算催化的文本生成模型,重点用于丙烷脱氢(PDH)过程。模型基于 01.AI 的 Yi-6B 系列微调,仓库元数据显示其架构为稠密 Llama 类因果语言模型,参数量为 5.8B,使用 Transformers 和 safetensors,原生上下文长度为 4096 个 token。卡片提到的训练基础包括 Yi-6B、Yi-6B-Chat、Yi-1.5-6B 和 Yi-1.5-6B-Chat; метаданные связывают репозиторий с 01-ai/Yi-6B.

Модель предназначена для задач вычислительного катализа, в частности для поддержки работы с процессом дегидрирования пропана. Её можно применять для генерации текстовых ответов и материалов в этой предметной области. Карточка указывает английский и китайский языки. Лицензия — Apache-2.0. Подробные технические спецификации и показатели качества авторы обещают представить после публикации исследования; проверяемых сравнительных результатов в карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов о вычислительном катализе
  • поддержка анализа процесса дегидрирования пропана
  • подготовка текстовых материалов по каталитическим реакциям

Ограничения

Карточка не приводит подробных технических спецификаций или измерений качества; заявленные возможности и точность для конкретных сценариев PDH по ней оценить нельзя.

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

北洋微衍V0.8/PeiYang MicroEmergence-0.8

模型曾用名 / Model Name History

此模型在开发过程中经历了以下命名阶段: This model has gone through the following naming stages during development:

  • 早期阶段 / Initial Stage:
    Invalid-Null/Non-Null

  • 发展阶段 / Development Stage:
    天津大学/北洋微衍 (Tianjin University/Peiyang MicroDerivation)

  • 当前版本 / Current Release:
    天津大学/北洋微衍 (Tianjin University/Peiyang MicroEmergence)

模型概述 / Model Overview

本模型专注于计算催化领域,特别是丙烷脱氢(PDH)过程。 This model focuses on computational catalysis, specifically designed for propane dehydrogenation (PDH) processes.

技术基础 / Technical Foundation

  • 基础框架 / Base Framework:
    基于ModelScope的ms-swift框架开发 Developed using ModelScope's ms-swift framework

  • 基础模型 / Base Model:
    基于零一万物的Yi系列6B模型训练,包括yi-6B、yi-6B-chat、yi-1.5-6B、yi-1.5-6B-chat Fine-tuned on 01.AI's Yi-6B series model, including yi-6B, yi-6B-chat, yi-1.5-6B and yi-1.5-6B-chat

当前状态 / Current Status

详细的技术规格和性能指标将在相关研究论文发表后提供。 Detailed technical specifications and performance metrics will be available upon publication of our research paper.

致谢 / Acknowledgments

特别感谢以下开源项目的贡献: We would like to acknowledge the contributions of the following open-source projects:

  • ModelScope的ms-swift框架 / ModelScope's ms-swift framework
  • 零一万物的Yi系列模型 / 01.AI's Yi series models

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
0b1b777

0 моделей