/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
20,6 млрд
Размер весов
41,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Fimbulvetr-11B-v2
Библиотека
transformers
Опубликована
15 мая 2024

UnFimbulvetr-20B-V2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

UnFimbulvetr-20B-V2 — экспериментальная языковая модель Llama для генерации текста и диалоговых ответов.

21скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены16 мая 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.

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

UnFimbulvetr-20B-V2 — языковая модель для генерации текста, созданная KaraKaraWarehouse с помощью mergekit. В README указано, что это слияние предварительно обученных моделей методом passthrough; среди включённых моделей названа Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2. Метаданные описывают плотную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 20,6 млрд параметров и контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов. Базовая модель в каталоге описана как ориентированная на английский язык. Автор README отмечает, что не уверен, принесло ли добавление слоёв пользу, поэтому качество конкретной версии не подтверждено. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание диалоговых ответов на английском языке
  • эксперименты со слиянием языковых моделей
  • проверка влияния добавленных слоёв на генерацию

Ограничения

Автор сомневается, что добавленные слои улучшили модель, и отмечает, что результат трудно оценить. Длина контекста составляет 4096 токенов.

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

UnFimbulvetr-20B-V2

Waifu to catch your attention

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

GGUF Tests

Seems usable. But I'm having difficulty telling if the stacked layers were beneficial. While I think there's something added, I really can't tell.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [0, 13]
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [8, 13]
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [12, 36]
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [12, 36]
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [20, 36]
  - sources:
    - model: Sao10K/Fimbulvetr-11B-v2
      layer_range: [36, 48]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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
d6e6549

0 моделей