Uploaded model
- Developed by: SvalTek
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : SvalTek/ColdBrew-Aphid
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 7,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 25 дек 2024
Ссылки
ColdBrew-Aphid
Разговорная модель Llama на 3,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 131 072 токенов.
28скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены25 дек 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
SvalTek/ColdBrew-Aphid — разговорная языковая модель семейства Llama, разработанная SvalTek и дообученная на базе с тем же идентификатором. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате; метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и поддерживает контекст до 131 072 токенов.
Модель сохранена в формате safetensors и обучалась с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. В карточке указан английский язык. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- ведение диалога на английском языке
- создание черновиков и продолжение текста
- обработка запросов через интерфейс вызова инструментов
Ограничения
Карточка не содержит результатов тестирования и подробностей обучающих данных, поэтому качество на конкретных задачах не подтверждено. Интерфейс вызова инструментов указан в метаданных, но подробности его поддержки не описаны.
Для каких профессий подходит7
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 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
- 410f578