Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 6,6 млрд
Размер весов: 27 ГБ
Архитектура: GraphLlama · dense
Опубликована: 20 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

GraphGPT-7B-mix-all

Jiabin99

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Vicuna-7B-v1.5 графовая языковая модель для классификации узлов и предсказания связей.

126скачиваний за 30 дней25лайковвеса обновлены20 окт 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

GraphGPT-7B-mix-all — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer семейства GraphLlama, разработанная Data Intelligence Lab при HKU. Она дообучена на основе Vicuna-7B-v1.5 с помощью подхода Graph Instruction Tuning и смешанных инструкционных данных для работы с графами.

Модель предназначена для задач классификации узлов и предсказания связей в различных графовых наборах данных. В репозитории указаны 6,6 млрд параметров и контекст до 4096 токенов; доступны веса PyTorch. Карточка не описывает интерфейс передачи графовых данных и конкретные языки использования, поэтому применимость в отдельных сценариях зависит от формата входа и оценочного кода проекта. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

классификация узлов в графовых наборах данных
предсказание связей между узлами графа
анализ графов с помощью инструкций на естественном языке

Ограничения

Карточка не приводит результаты бенчмарков и не уточняет формат представления графов на входе. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей IV.6Отраслевые задачиНаучные исследования, математика и новые материалыAI помогает формировать гипотезы, анализировать научные данные и ускорять открытие новых материалов и методов.39 задач4 120моделей II.11Разработка и данныеКибербезопасность и приватностьAI помогает обнаруживать киберугрозы, защищать данные и помогать реагировать на инциденты.25 задач4 232модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GraphGPT

GraphGPT is a graph-oriented Large Language Model tuned by Graph Instruction Tuning paradigm.

Model Details

GraphGPT is a graph-oriented Large Language Model tuned by Graph Instruction Tuning paradigm based on the Vicuna-7B-v1.5 model.

Developed by: Data Intelligence Lab@HKU
Model type: An auto-regressive language model based on the transformer architecture.
Finetuned from model: Vicuna-7B-v1.5 model.

Model Sources

Repository: https://github.com/HKUDS/GraphGPT
Paper:
Project: https://graphgpt.github.io/

Uses

This version of GraphGPT is tuned utilizing the mixing instruction data, which is able to handle both node classification and link prediction for different graph datasets.

How to Get Started with the Model

Command line interface: Plaese refer to https://github.com/HKUDS/GraphGPT to evaluate our GraphGPT.
Gradio demo is under development.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура GraphLlama неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: GraphLlamaForCausalLM
Ревизия весов: 58f88a0