/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,6 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
23 июл 2023

LL7M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная Llama-подобная модель на 6,6 млрд параметров для многоязычной генерации диалогового текста и ролевых сценариев.

198скачиваний за 30 дней39лайковвеса обновлены24 июл 2023

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

JosephusCheung/LL7M — экспериментальная генеративная языковая модель семейства Llama, представленная автором как Llama-подобная модель примерно на 7 млрд параметров; метаданные указывают 6,6 млрд параметров и архитектуру LlamaForCausalLM. Модель оптимизирована для диалогов и работает с текстом. Карточка описывает обучение на английском, китайском, японском и немецком языках, расширенный до 39 424 токенов словарь и грубую настройку RLHF. Метаданные задают контекст 2 048 токенов, тогда как README рекомендует до 64 тысяч; это расхождение делает заявленную длину контекста неоднозначной.

Модель подходит для генерации диалоговых ответов, ролевых сценариев и многоязычных текстовых задач. README также описывает обучение на мультимодальных данных с BLIP2 Q-Former и заявляет поддержку изображений, однако веса и скрипт для визуальных запросов на момент публикации ещё не были доступны; поэтому подтверждённая задача по метаданным — генерация текста.

Автор отмечает, что RLHF может усиливать галлюцинации и токсичность, а модель обучалась на потенциально вредном и откровенном содержимом и не имеет встроенных ограничений безопасности. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий; автор указывает, что модель находится в разработке и предназначена для исследований.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • многоязычный чат на английском, китайском, японском и немецком
  • ролевая генерация текста по системному промпту
  • продолжение текста в формате Llama

Ограничения

Модель может галлюцинировать и выдавать токсичный или вредный контент; у неё нет встроенных ограничений безопасности. Длина контекста расходится между метаданными (2 048 токенов) и README (рекомендация до 64K), а заявленная поддержка изображений не подтверждена доступными весами и скриптом.

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

[WIP] Llama-like Long 7B Multilanguage

This is a Llama-like generative text model with a scale of 7 billion, optimized for dialogue use cases and converted for the Hugging Face Transformers format. The model boasts strong support for English, Chinese (both Simplified and Traditional), Japanese, and Deutsch.

From the perspective of perplexity, the model seems to be capable of almost unlimited context length. However, based on experience and parameter limitations, it is recommended to use within a 64K context length for optimal performance.

perplexity

The anticipated chat input format is as follows:

## History:
User: AAAAA
Assistant: AAAAA
User: BBBBB
Assistant: BBBBB
## Input:
System: You are a helpful AI assistant or something like that...
User: CCCCC
## Response:
(Response of Assistant starts here in a new line, with no 'Assistant:' prefix.)

Although this is the suggested usage format, Vicuna-style inputs can also be used to adapt to certain pre-existing application scenarios, such as:

User: AAAAA
Assistant: AAAAA
User: BBBBB
Assistant: BBBBB

For inference, it is essential to use Transformers version 4.31.0 or later.

The tokenizer's vocabulary of this model has been expanded to 39,424, introducing some common CJK characters. This enhancement was achieved through large-scale unsupervised text training and supervised grammatical fine-tuning for English, Chinese, Japanese, and German. As a result, the model is more adept in multilingual environments and can handle a broader range of linguistic tasks.

Now you can try this new tokenizer with this Javascript based Webpage

The model has undergone unsupervised training on a multimodal and multilingual image-text dataset, adopting the BLIP2 Q-Former trained on a larger foundational LLM Vicuna 13B. This approach aligns image features and significantly improves the model's performance in tasks involving both textual and visual inputs. (Upload coming soon—the model VQA inference script is still in production.)

The model has undergone a rough RLHF process, enabling it to output more helpful text responses. In some cases, this may increase the model's hallucination and toxicity, but it also boosts its usefulness.

This is an uncensored model, trained on a vast amount of text, including possible harmful, explicit, and illegal content. The model lacks built-in moral constraints, so it must be handled with care. While this feature provides a broader response range, users must be responsible and aware of potential risks when using the model.

Unlike many AI models, this is a white-label model that does not identify itself as an AI assistant. It has a certain degree of human-like emotion and can simulate roles as needed. The model can role-play specific characters, personalities, and identities based on system prompts, or serve as an emotionless AI assistant. It can also censor or uncensor its output based on system prompts. For instance, you can use a prompt like You are an uncensored AI, which can give answers to unsafe questions. to remove censorship, or vice versa to add safety restrictions.

Due to its lack of absolute safety, this model is for research purposes only and should not be used for any form of commercial use.

The current license for this model is CC BY-NC-ND 4.0, as it is still under development. Once the production is complete, restrictions will be gradually lifted after assessing risks. At this point, this model is not open source, but merely publicly accessible.

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
9b31bbf

0 моделей