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
Deita-2b — чат-модель для генерации текста на базе архитектуры Llama, представленная KnutJaegersberg. Она предназначена для диалога с пользователем и выполнения инструкций, например ответов на вопросы и помощи с практическими задачами. В README приведён пример запроса о дообучении языковой модели и формат общения с системным и пользовательским сообщениями.
Модель содержит 2,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; нативный контекст — 2048 токенов. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 52,35, но не описывает методику обучения или языковой охват. Для модели указана лицензия other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией по ссылке в карточке.
Сценарии применения
ответы на вопросы в диалоге
выполнение текстовых инструкций
объяснение способов дообучения языковых моделей
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами. Языковой охват и подробности обучения в доступных материалах не описаны; лицензия указана как other, поэтому условия использования требуют проверки.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
### System:
You are an AI assistant. User will give you a task. Your goal is to complete the task as faithfully as you can. While performing the task think step-by-step and justify your steps.
### User:
How do you fine tune a large language model?
### Assistant: