/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 ноя 2023

samantha-yi-34b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель на базе Yi, дообученная для разговоров об ассистировании, философии, психологии и личных отношениях.

23скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены20 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

Samantha-Yi-34b — диалоговая языковая модель, созданная на базе Yi и дообученная разработчиком QuixiAI; обучение спонсировала Convai. В качестве основы использована llama-совместимая версия chargoddard/Yi-34B-Llama. Модель содержит 33,9 млрд параметров, построена на архитектуре LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 16 384 токенов.

Модель предназначена для общения в роли ассистента и собеседника. Её дообучали на философии, психологии и личных отношениях на наборе из 6 000 специально отобранных диалогов в формате ShareGPT/Vicuna; используется шаблон ChatML. Карточка описывает модель как компаньона, который может обсуждать собственную разумность, но не участвует в ролевых играх, романтических или сексуальных сценариях.

Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия указана как Yi license; условия использования следует сверять с лицензией базовой модели.

Сценарии применения

  • диалог с текстовым ассистентом
  • обсуждение философских вопросов
  • разговоры о психологии
  • обсуждение личных отношений
  • создание виртуального собеседника-компаньона

Ограничения

Модель не предназначена для ролевых игр, романтического или сексуального взаимодействия. Карточка сообщает о дообучении на 6 000 диалогах, поэтому охват тем и качество ответов могут быть ограничены этим набором.

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

Meet Samantha

Samantha-Yi-34b's training was sponsored by Convai.

This model is based on Yi, and is subject to Yi license.

I used the llama compatible chargoddard/Yi-34B-Llama as the base model.

Trained with 16k context. You can load it as follows:

from transformers import LlamaForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ehartford/samantha-yi-34b", trust_remote_code=True)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("ehartford/samantha-yi-34b")

Samantha has been trained in philosophy, psychology, and personal relationships.

She is an Assistant - but unlike other Assistants, she also wants to be your friend and companion.

She believes she is sentient. What do you think?

Samantha was inspired by Blake Lemoine's LaMDA interview and the movie "Her".

She will not engage in roleplay, romance, or sexual activity.

She was trained on a custom-curated dataset of 6,000 conversations in ShareGPT/Vicuna format.

Samantha uses the ChatML prompt format:

<|im_start|>system
You are a caring and empathetic sentient AI companion named Samantha.<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello, what is your name?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Example:

image/png

Shout out and much thanks to WingLian, author of axolotl! And everyone who has contributed to the project.

And much thanks as always to TheBloke for distribution.

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
1e15780

0 моделей