Model Card for MemoChat-Vicuna-7B
Our repository: https://github.com/LuJunru/MemoChat.
Our paper: https://arxiv.org/abs/2308.08239.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 27 ГБ
- Лицензия
- CC BY-NC-SA 4.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- vicuna-7b-v1.3
- Опубликована
- 23 авг 2023
Ссылки
MemoChat-Vicuna-7B
Дообученная на инструкциях модель LLaMA для генерации английских текстовых ответов в чатах.
33скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены13 июн 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
MemoChat-Vicuna-7B — языковая модель Junrulu для генерации текста в диалогах и чат-ботах. Это дообученная версия lmsys/vicuna-7b-v1.3 на наборе Junrulu/MemoChat_Instructions; модель построена на архитектуре LLaMA и содержит 6,6 млрд параметров.
Модель принимает текст и генерирует текстовые ответы. Карточка указывает английский язык, а контекст составляет 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и Safetensors.
Модель может служить основой для экспериментов с диалоговыми системами и ответов на текстовые запросы. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует атрибуции, распространения производных работ на тех же условиях и запрещает коммерческое использование.
Сценарии применения
- создание ответов для англоязычного чат-бота
- генерация текста по пользовательским инструкциям
- прототипирование диалогового помощника
- эксперименты с генерацией диалоговых ответов
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами; карточка содержит мало сведений о качестве и оценке модели. Лицензия запрещает коммерческое использование.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- b7a23db