/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 мая 2024

T3Q-LLM2-sft1.6

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Разговорная Llama-модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

T3Q-LLM/T3Q-LLM2-sft1.6 — разговорная языковая модель семейства Llama, представленная в формате Transformers и распространяемая с весами safetensors. По метаданным, модель содержит 10,6 млрд параметров, имеет контекст длиной 4096 токенов и поддерживает генерацию текста в диалоговом режиме. В карточке приведены результаты отдельных тестов понимания корейского языка, включая KoBEST BoolQ и COPA.

Модель подходит для генерации ответов в чате, диалоговых сценариев и других задач генерации текста. Результаты тестов указывают на оценку некоторых задач на корейском языке, но карточка не описывает полный список поддерживаемых языков и область обучения. Разработчик, базовая модель, лицензия и условия использования в доступной карточке не установлены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом чат-боте
  • ведение текстового диалога
  • оценка понимания корейского языка на задачах BoolQ и COPA

Ограничения

Карточка не сообщает разработчика, базовую модель и лицензию; приведены результаты лишь нескольких тестов, которые не характеризуют качество на широком наборе сценариев.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Evaluation

hf-causal-experimental (pretrained=T3Q-LLM/T3Q-LLM2-sft1.6,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.9416±0.0063
macro_f10.9415±0.0063
kobest_copa0acc0.7690±0.0133
macro_f10.7685±0.0134
kobest_hellaswag0acc0.5160±0.0224
acc_norm0.5680±0.0222
macro_f10.5132±0.0223
kobest_sentineg0acc0.7154±0.0227
macro_f10.6977±0.0237

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
417f868

0 моделей