/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-2-ko-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
16 фев 2024

kubwa-7b-josh

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель Llama для генерации текста с компонентом SQLCoder, потенциально подходящая для генерации SQL-запросов.

162скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 фев 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

LoudAI/kubwa-7b-josh — модель генерации текста, созданная слиянием SLERP двух предварительно обученных моделей: beomi/llama-2-ko-7b и defog/sqlcoder-7b-2. Это плотная авторегрессионная архитектура Llama, распространяемая в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста; в состав объединённых моделей входит SQLCoder, поэтому модель может быть полезна для генерации SQL и работы с запросами к базам данных. Контекстное окно составляет 16 384 токена.

Модель основана на Llama 2 с расширенным корейским словарём и сочетает её с SQLCoder-7B-2. Сведения о лицензии, подтверждённых языках самой объединённой модели и результатах её оценки в доступной карточке отсутствуют, поэтому её качество для SQL и корейского языка нельзя считать гарантированным.

Сценарии применения

  • генерация SQL-запросов по текстовому описанию
  • составление и продолжение текста
  • подготовка запросов к базам данных

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки, поэтому пригодность для SQL и корейского языка требует проверки на целевых данных. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

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

sqlcoder-7b-2-slerp

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model:
  model:
    path: defog/sqlcoder-7b-2
dtype: float16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, -1]
    model:
      model:
        path: defog/sqlcoder-7b-2
  - layer_range: [0, -1]
    model:
      model:
        path: beomi/llama-2-ko-7b

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
f7510fa

0 моделей