Uploaded model
- Developed by: RP3-AI
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : RP3-AI/RP3-1b-1.0
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- RP3-1b-1.0
- Опубликована
- 16 ноя 2024
Ссылки
RP3-1b-1.1
RP3-1b-1.1 — дообученная диалоговая модель Llama на 1,2 млрд параметров для генерации английского текста и ответов в чате.
26скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены16 ноя 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
RP3-1b-1.1 — диалоговая языковая модель RP3-AI с плотной архитектурой Llama и 1,2 млрд параметров. Она дообучена на основе RP3-AI/RP3-1b-1.0 с использованием Unsloth и TRL; в метаданных также указаны наборы yahma/alpaca-cleaned и HuggingFaceH4/ultrachat_200k.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на английском языке. Её можно использовать для чат-ботов, ответов на вопросы и создания связного текста. Заявленная длина контекста составляет 131 072 токена; метаданные указывают поддержку интерфейса вызова инструментов.
Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0. Карточка не содержит сведений о качестве ответов или специальных ограничениях применения; как и другие небольшие языковые модели, она может генерировать неточные или вымышленные сведения.
Сценарии применения
- создание англоязычного чат-бота
- ответы на вопросы в диалоге
- генерация связного английского текста
- прототипирование приложений с вызовом инструментов
Ограничения
Качество ответов и специальные ограничения применения в карточке не описаны; модель может выдавать неточные или вымышленные сведения.
Для каких профессий подходит5
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
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
- 5120046