/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
11,4 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
17 сен 2023

Porpoise-6b-instruct

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Дообученная на Dolphin GPT4 Dataset модель DeciLM с 6,6 млрд параметров для генерации текста и следования инструкциям.

164скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 сен 2023

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

Porpoise-6b-instruct — языковая модель NewstaR, дообученная на базе DeciLM-6b-instruct на наборе Dolphin GPT4 Dataset. Это плотная модель семейства LLaMA с архитектурой DeciLMForCausalLM и 6,6 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых и других текстовых сценариях. Для запуска через Transformers в карточке указана настройка naive_attention_prefill=true.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов. В метаданных также перечислены OpenOrca, SlimPajama-627B и ehartford/dolphin. Карточка не сообщает о специализированной предметной области или известных ограничениях качества. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы
  • ведение диалогов с инструкциями
  • составление и переформулирование текстов

Ограничения

При загрузке через Transformers требуется параметр naive_attention_prefill=true. Языки и лицензия в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит14

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 model is a finetuned version of the DeciLM-6b-instruct on the Dolphin GPT4 Dataset

Please set naive_attention_prefill to true when loading this model.

Example:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, AutoTokenizer

model_name = "NewstaR/Porpoise-6b-instruct"

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=bnb_config,
    trust_remote_code=True,
    naive_attention_prefill=True,
)
model.config.use_cache = False

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DeciLMForCausalLM
Ревизия весов
ee7b17f

0 моделей