/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 ноя 2023

Yi-34B-GiftedConvo-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная диалоговая модель на 33,9 млрд параметров для ответов на инструкции и ведения разговоров, в том числе по физике и химии.

69скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены9 ноя 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

NobodyExistsOnTheInternet/Yi-34B-GiftedConvo-merged — языковая модель для генерации диалоговых ответов, опубликованная NobodyExistsOnTheInternet. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 4096 токенов; репозиторий содержит веса Safetensors и использует формат диалога Vicuna 1.1.

Модель дообучена с помощью QLoRA и Axolotl на более чем 20 тысячах инструкционных примеров, созданных GPT-4 или людьми. Данные включают длинные диалоги, основанные на LIMA, часть PRM800k и материалы CamelAI по физике и химии. Она предназначена для ответов на инструкции и продолжения диалога, в том числе по научным темам. Указана лицензия MIT.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сведений о языковой поддержке. Характер ответов зависит от обучающих данных, а контекст ограничен 4096 токенами.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции в формате чата
  • ведение длинных диалогов
  • объяснение вопросов по физике
  • объяснение вопросов по химии
  • генерация ответов на научные и учебные вопросы

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В карточке не приведены метрики качества и сведения о поддерживаемых языках.

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

Trained on over 20k instruct generated all by gpt-4 or humans

Dataset features: 1000 long evolved conversations based off LIMA Subsection of correct PRM800k data Subsection of CamelAI's Physics and Chemistry data

The model is trained with Qlora as well as Axolotl.

The model format is Vicuna 1.1:

User: ...
Assistant: ...

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
998a6e5

0 моделей