/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 мая 2024

Morph-Caller

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Morph-Caller — англоязычная модель семейства Llama для диалогов и формирования структурированных вызовов функций по JSON-схеме.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 мая 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

Morph-Caller — языковая модель семейства Llama, предназначенная для диалогов с вызовом функций по заданной схеме. Она преобразует запросы пользователя в структурированные данные, соответствующие JSON-схеме вызова функций, что позволяет подключать её к программным инструментам и рабочим процессам. Модель имеет 7,5 млрд параметров, плотную архитектуру и контекстное окно 8192 токена; принимает и генерирует текст. В карточке указана поддержка английского языка и чат-возможностей.

Модель рассчитана на разработчиков, которым нужен программный разбор запросов и формирование вызовов функций в структурированном формате. Для использования требуется оформлять запросы по схеме из связанного проекта Hermes-Function-Calling. README заявляет отсутствие ограничений цензуры, поэтому выходы могут требовать проверки. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • преобразование запросов пользователя в вызовы функций
  • формирование аргументов инструментов в формате JSON
  • создание чат-интерфейсов с подключёнными программными инструментами

Ограничения

Для корректных вызовов функций требуется форматировать запросы по схеме Hermes-Function-Calling. README заявляет отсутствие цензурных ограничений, поэтому ответы могут нуждаться в дополнительной проверке.

Для каких профессий подходит3

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

Morph-Caller Model Card

Model Description

Morph-Caller is a state-of-the-art language model designed to perform function calling using a structured schema. It leverages a sophisticated system to parse and execute function calls, providing users with the ability to interact with the model in a more dynamic and utilitarian manner. The model differentiates itself by both excelling at function calling and also being unrestrained from model censorship.

Capabilities

Morph-Caller excels in understanding and generating structured outputs based on function calling schemas. It can interpret user queries that involve function calls and respond with accurate and relevant information. The model adheres to a predefined JSON schema for function calls, which is detailed in the Hermes-Function-Calling GitHub repository.

Usage

To interact with Morph-Caller, users should format their prompts according to the function calling schema provided in the repository. The model can process these prompts and return structured data, making it an invaluable tool for developers and researchers who require programmatic access to language model capabilities.

Installation and Usage

Please refer to the Hermes-Function-Calling GitHub repository for detailed instructions on installation and usage.

Contributions

Morph-Caller is built on the principles of open collaboration. We encourage contributions that improve the model's performance and extend its capabilities. If you are interested in contributing, please follow the contribution guidelines in the repository.

License

This model is available under the MIT license, which allows for a wide range of uses with few restrictions.

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
d2ad5b4

0 моделей