/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 фев 2024

Qwen1.5-7B-Chat_llamafy

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Адаптированная для совместимости с LLaMA версия Qwen1.5-7B-Chat для генерации текста и диалоговых ответов.

218скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены18 мар 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

Minami-su/Qwen1.5-7B-Chat_llamafy — версия модели Qwen1.5-7B-Chat от Alibaba Cloud, адаптированная автором репозитория для совместимости с архитектурой LLaMA и загрузки через соответствующие инструменты. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с возможностью диалогового общения. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате; в карточке приведены результаты отдельных тестов модели, загруженной в 4-битном режиме.

Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указаны английский и китайский языки, контекст — 4096 токенов, библиотека Transformers и формат PyTorch. Лицензия обозначена как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить в репозитории и у правообладателя базовой модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • генерация продолжений и черновиков текста
  • диалоговый ассистент на английском языке
  • диалоговый ассистент на китайском языке

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверить отдельно; опубликованные результаты тестирования не характеризуют все сценарии применения.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is the LLaMAfied version of Qwen1.5-7B-Chat model by Alibaba Cloud. The original codebase can be found at: (https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/tests/llamafy_qwen.py). I have made modifications to make it compatible with qwen1.5. This model is converted with https://github.com/Minami-su/character_AI_open/blob/main/llamafy_qwen_v2.py

Usage:


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Minami-su/Qwen1.5-7B-Chat_llamafy")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Minami-su/Qwen1.5-7B-Chat_llamafy", torch_dtype="auto", device_map="auto")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"}
]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
inputs = inputs.to("cuda")
generate_ids = model.generate(inputs,max_length=2048, streamer=streamer)

Test

load in 4bit

hf-causal (pretrained=Qwen1.5-7B-Chat), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8
|    Task     |Version| Metric |Value |   |Stderr|
|-------------|------:|--------|-----:|---|-----:|
|arc_challenge|      0|acc     |0.4155|±  |0.0144|
|             |       |acc_norm|0.4480|±  |0.0145|
|truthfulqa_mc|      1|mc1     |0.3513|±  |0.0167|
|             |       |mc2     |0.5165|±  |0.0159|
|winogrande   |      0|acc     |0.6330|±  |0.0135|

load in 4bit

hf-causal (pretrained=Qwen1.5-7B-Chat_llamafy), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8
|    Task     |Version| Metric |Value |   |Stderr|
|-------------|------:|--------|-----:|---|-----:|
|arc_challenge|      0|acc     |0.4172|±  |0.0144|
|             |       |acc_norm|0.4488|±  |0.0145|
|truthfulqa_mc|      1|mc1     |0.3501|±  |0.0167|
|             |       |mc2     |0.5164|±  |0.0159|
|winogrande   |      0|acc     |0.6306|±  |0.0136|

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
3f7276a

0 моделей