Дообученная на Alpaca-GPT-4 модель LLaMA 2 с 6,6 млрд параметров для генерации ответов на инструкции и текстовые запросы.
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
Seungyoun/llama-2-7b-alpaca-gpt4 — языковая модель семейства LLaMA 2, дообученная разработчиком на ответной части примеров из набора Alpaca-GPT-4. Для обучения применялся LoRA, веса адаптера объединены с базовой моделью; в репозитории опубликованы веса в формате safetensors. Модель содержит 6,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и запросы, в частности для диалоговых сценариев и ответов на вопросы на английском языке. Указана лицензия MIT. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или иных ограничениях качества.
Контекст модели ограничен 4096 токенами. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model originate from "LLaMA 2-7b" we trained only response part with the "Alpaca-GPT-4" dataset, utilizing LoRA (Low-Rank Adaptation) training. The weights from LoRA are merged into the model.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…