Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 5,9 млрд
- Размер весов
- 24,3 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 17 авг 2023
Ссылки
pile-7b-250b-tokens
Авторегрессионная Llama-подобная модель примерно на 5,9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
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
Kunhao/pile-7b-250b-tokens — языковая модель, опубликованная пользователем или организацией Kunhao на Hugging Face. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста и совместима с Transformers, PyTorch, vLLM и SGLang. Карточка Hugging Face помечает её как Llama-модель и показывает использование через AutoModelForCausalLM и pipeline text-generation.
По метаданным модель содержит около 5,9 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. Её можно применять для продолжения текста, генерации ответов и локального или серверного инференса через совместимые инструменты. Мультимодальность и поддерживаемые естественные языки не установлены.
Модельная карточка не содержит подробного описания назначения, оценок качества, данных обучения или рекомендаций по безопасному использованию; лицензия также не указана в доступных данных. Поэтому перед коммерческим применением необходимо отдельно проверить условия распространения и качество на целевых данных.
Сценарии применения
- продолжение незавершённого текста
- генерация ответов на текстовые запросы
- создание черновиков и заметок
- локальный запуск языковой модели
- развёртывание сервиса генерации текста через vLLM или SGLang
Ограничения
Подробные сведения о языках, данных обучения, оценках качества, безопасности и лицензии в доступных материалах отсутствуют; мультимодальные возможности не подтверждены.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- caefdf7