ECE-TW3-JRGL-V5
ECE-TW3-JRGL-V5 is a merge of the following models using mergekit:
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 71 млрд
- Размер весов
- 145 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 10 апр 2024
Ссылки
ECE-TW3-JRGL-V5
Генерация текстаТекст → текст
Объединённая 71-миллиардная модель Llama для генерации текста и ответов на запросы с контекстом до 32 768 токенов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 апр 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.
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
ECE-TW3-JRGL-V5 — объединённая модель семейства Llama на 71 млрд параметров, созданная с помощью mergekit на основе davidkim205/Rhea-72b-v0.5 и abacusai/Smaug-72B-v0.1. Она предназначена для генерации текста и ответов на запросы; модель принимает текст и генерирует текст, с контекстом до 32 768 токенов.
Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке указано объединение двух моделей, но не приведены сравнительные оценки качества или подробности о поведении именно этого слияния. Базовая Rhea описана как англоязычная модель для следования инструкциям и ответов на разнообразные запросы.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые запросы
- составление и продолжение текстов
- ответы на вопросы на английском языке
Ограничения
Карточка не содержит оценок качества или подробных ограничений поведения итогового слияния; базовая модель описана как англоязычная.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 8da87c8