/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO
Опубликована
22 янв 2024

MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO-GPTQ

Генерация текстаТекст → текст

Квантизированная 4-битная версия 71-миллиардной модели MoMo для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

18скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены22 янв 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

MaziyarPanahi/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO-GPTQ — квантизированная версия языковой модели moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO, представленная MaziyarPanahi. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 71 млрд параметров; GPTQ-квантизация позволяет хранить веса в 4-битном формате.

Модель предназначена для генерации текста и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает вариант GPTQ, но не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений; итоговые характеристики зависят от базовой модели и настроек инференса.

Сценарии применения

  • генерация текста на английском языке
  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества; производительность и ответы зависят от базовой модели и настроек инференса.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Description

MaziyarPanahi/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO-GPTQ is a quantized (GPTQ) version of moreh/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO

How to use

Install the necessary packages

pip install --upgrade accelerate auto-gptq transformers

Example Python code

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig
import torch

model_id = "MaziyarPanahi/MoMo-72B-lora-1.8.7-DPO-GPTQ"

quantize_config = BaseQuantizeConfig(
        bits=4,
        group_size=128,
        desc_act=False
    )

model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(
        model_id,
        use_safetensors=True,
        device="cuda:0",
        quantize_config=quantize_config)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95,
    repetition_penalty=1.1
)

outputs = pipe("What is a large language model?")
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c0bd953

0 моделей