apples ferret model 7b merged ready to go
informations on how to run at https://github.com/apple/ml-ferret/tree/main
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 13,5 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 янв 2024
Ссылки
apple-ferret-7b-merged
Объединённая модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста.
14скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены2 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.
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
MrDragonFox/apple-ferret-7b-merged — готовая к запуску объединённая текстовая модель семейства Llama, опубликованная пользователем MrDragonFox. Она предназначена для генерации текста; карточка не описывает специальные сценарии применения или особенности обучения. По метаданным, модель содержит 6,6 млрд параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и контекст длиной 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. Язык модели, её сильные стороны и лицензия в доступных данных не раскрыты.
Сценарии применения
- генерация продолжений текста
- создание черновиков и коротких текстов
- ответы на текстовые запросы
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами; README не сообщает результаты оценки качества или целевые сценарии. Лицензия в доступных данных не указана.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e19a214