/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-2-7b-bnb-4bit
Опубликована
18 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

llama-2-7B-pirate-speech-600s

TeeZee
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Llama 2 модель генерирует ответы на текстовые инструкции с английской пиратской стилизацией.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

TeeZee/llama-2-7B-pirate-speech-600s — языковая модель TeeZee, дообученная на базе unsloth/llama-2-7b-bnb-4bit с помощью Unsloth и Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров и контекстом 4096 токенов, предназначенная для генерации текста по инструкциям. В демонстрации она отвечает на вопрос об машинном обучении, используя стилизацию под пиратскую речь на английском языке.

Модель подходит для экспериментов с генерацией ответов в пиратском стиле и выполнения простых текстовых инструкций. В README указано, что обучение заняло 600 шагов и около 80 минут на бесплатном Google Colab; это ограниченная демонстрация, поэтому качество и устойчивость ответов могут быть непостоянными. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в пиратском стиле
  • эксперименты с выполнением простых текстовых инструкций
  • создание стилизованных английских реплик

Ограничения

Модель обучалась всего 600 шагов, а README приводит лишь один короткий пример, поэтому качество ответов и устойчивость следования инструкциям не подтверждены. Данные карточки не описывают отдельную оценку качества.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

After just 600 steps (80 minutes of training on free colab) effects are amazing:

Below is an instruction that describes a task. Write a response that appropriately completes the request.

explain what is machine learinig
### Response:
Machine learning be th' study of computer algorithms to mimic th' way humans learn and make decisions.
Machine learning uses data with known outcomes (called "labeled" data) to improve its performance on new, unseen data ("unlabeled" data).
Thar she blows! Blow me down!

Uploaded model

  • Developed by: TeeZee
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/llama-2-7b-bnb-4bit

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c10c965

0 моделей

    Создать бенчмарк