/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
climategpt-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2024

German-Climate

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая модель Llama с климатической и немецкоязычной диалоговой составляющими для генерации текста и ответов на климатические вопросы.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 сен 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

MotherEarth/German-Climate — языковая модель на архитектуре Llama, созданная слиянием двух предварительно обученных моделей методом passthrough через mergekit: VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct и eci-io/climategpt-7b. Модель содержит 8,2 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и формат safetensors; заявленная длина контекста — 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, связанных с климатом, на основе объединения климатической модели ClimateGPT и немецкоязычной диалоговой модели. Карточка не описывает отдельные гарантированные возможности или результаты оценки качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о климате на немецком языке
  • подготовка пояснительных текстов о климатических изменениях
  • диалог о климате и окружающей среде
  • черновики климатических сводок и описаний

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В предоставленных данных нет описания оценок качества или подтверждения точности ответов; модель может воспроизводить ошибки исходных моделей.

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

merge

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

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
    - model: VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct
      layer_range: [0, 32]
  - sources:
    - model: eci-io/climategpt-7b
      layer_range: [24, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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
4a280ea

0 моделей