Uploaded model
- Developed by: Sakalti
- License: mit
- Finetuned from model : unsloth/Phi-3.5-mini-instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 7,6 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Phi-3.5-mini-instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 10 янв 2025
Ссылки
tara-3.8B
Tara-3.8B — дообученная Sakalti компактная Llama-модель для генерации текста и диалогов на английском и японском языках.
27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 янв 2025
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 оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,1156
Open LLM v2 · архивПубличная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,3281
Open LLM v2 · архивПубличная таблицадругая ревизия
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Tara-3.8B — плотная языковая модель с архитектурой Llama, разработанная Sakalti и дообученная на основе unsloth/Phi-3.5-mini-instruct с помощью Unsloth и TRL. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения; в карточке также указан датасет Lazycuber/alpaca-jp.
Модель содержит 3,7 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Указаны английский и японский языки, а нативный контекст составляет 4096 токенов. Распространяется по лицензии MIT.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом диалоге
- составление и продолжение текстов на английском
- составление и продолжение текстов на японском
- ответы на запросы в стиле Alpaca на японском языке
Ограничения
Нативный контекст ограничен 4096 токенами; качество и охват задач за пределами генерации текста и диалогов не описаны.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 9a6a695