/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,6 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
21 июл 2023

Chinese-LLaMA-2-7B-hf

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная Linly-AI модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации китайского и английского текста.

560скачиваний за 30 дней32лайкавеса обновлены1 сен 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

Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-7B-hf — языковая модель семейства LLaMA от Linly-AI, дополнительно обученная на смешанном китайско-английском корпусе. Для поддержки китайского языка её словарь расширен иероглифами. Модель предназначена для генерации текста на китайском и английском языках; её можно применять для продолжения текста и построения приложений на основе генерации.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 6,6 млрд параметров, работает с текстом и использует контекст до 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. В доступных сведениях лицензия не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста на китайском языке
  • генерация текста на английском языке
  • продолжение китайско-английских текстовых фрагментов

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Лицензия и результаты бенчмарков в предоставленных сведениях не описаны.

Для каких профессий подходит4

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

基于中英文混合语料增量训练,词表扩充汉字。

训练细节和benchmark指标: https://github.com/CVI-SZU/Linly

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-7B-hf", device_map="cuda:0", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Linly-AI/Chinese-LLaMA-2-7B-hf", use_fast=False, trust_remote_code=True)
prompt = "北京有什么好玩的地方?"

prompt = f"### Instruction:{prompt.strip()}  ### Response:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda:0")
generate_ids = model.generate(inputs.input_ids, do_sample=True, max_new_tokens=2048, top_k=10, top_p=0.85, temperature=1, repetition_penalty=1.15, eos_token_id=2, bos_token_id=1, pad_token_id=0)
response = tokenizer.batch_decode(generate_ids, skip_special_tokens=True, clean_up_tokenization_spaces=False)[0]
response = response.lstrip(prompt)

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
a2d5522

0 моделей