Преобразованный чекпойнт Llama на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 2048 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это преобразованный в формат Hugging Face чекпойнт из предварительного обучения Model Raising. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 1,7 млрд параметров; веса сохранены в bfloat16. В метаданных указана поддержка диалогового режима и генерации текста, а контекстное окно составляет 2048 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалогового использования. README указывает на исходный чекпойнт предварительного обучения и итерацию Megatron 17000; сведений о специальных предметных сценариях или целевых языках в доступных данных нет. Репозиторий не указывает лицензию, поэтому условия использования по этим данным определить нельзя.
Контекст ограничен 2048 токенами; доступные сведения не описывают качество, целевые языки или специализированные возможности модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Converted Hugging Face base checkpoint from the Model Raising pretraining run.
LlamaForCausalLM1.7Bbfloat1617000normal49152Use the bundled tokenizer from this repository.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…