Компактная языковая модель Llama на 1,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов.
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
Модель Raghav-Singhal — языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM, полученная конвертацией базового чекпойнта из запуска предобучения Model Raising. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия.
Модель содержит 1,7 млрд параметров, хранится в формате bfloat16 и принимает контекст длиной до 2048 токенов. В репозитории есть соответствующий ей токенизатор. Карточка не уточняет языковую специализацию и результаты обучения, поэтому качество ответов для конкретных языков и задач оценить по имеющимся данным нельзя. Лицензия в доступных сведениях не указана.
Контекст ограничен 2048 токенами; сведения о поддерживаемых языках и качестве на конкретных задачах отсутствуют.
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…