/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
13 млрд
Размер весов
26,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

SoftTiger-13b

TigerResearch
Генерация текстаТекст → текст9 профессий

SoftTiger-13b — 13-миллиардная Llama-модель TigerResearch для генерации текста на китайском и английском языках.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 апр 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.

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

SoftTiger-13b — языковая модель общего назначения, представленная TigerResearch как основа для создания собственных LLM. Она построена на плотной архитектуре Llama с декодером LlamaForCausalLM и содержит 13 млрд параметров; модель предназначена для генерации текста и запускается через Transformers с кодом TigerBot.

Модель поддерживает китайский и английский языки, принимает текст и генерирует текст. Её нативная длина контекста составляет 8192 токена. В репозитории указаны веса в формате safetensors и лицензия Apache-2.0. README не приводит оценок качества или специализированных сценариев, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые запросы на китайском языке
  • генерация ответов на текстовые запросы на английском языке
  • создание собственного приложения на базе языковой модели

Ограничения

README не сообщает результаты тестирования или специализированную настройку модели; качество для конкретных сценариев нужно оценивать отдельно.

Для каких профессий подходит9

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

快速开始

  • 方法1，通过transformers使用

    • 下载 TigerBot Repo

      git clone https://github.com/TigerResearch/TigerBot.git

    • 启动infer代码

      python infer.py --model_path TigerResearch/SoftTiger-13b

  • 方法2:

    • 下载 TigerBot Repo

      git clone https://github.com/TigerResearch/TigerBot.git

    • 安装git lfs： git lfs install

    • 通过huggingface下载权重

      git clone https://huggingface.co/TigerResearch/SoftTiger-13b

    • 启动infer代码

      python infer.py --model_path SoftTiger-13b

Quick Start

  • Method 1, use through transformers

    • Clone TigerBot Repo

      git clone https://github.com/TigerResearch/TigerBot.git

    • Run infer script

      python infer.py --model_path TigerResearch/SoftTiger-13b

  • Method 2:

    • Clone TigerBot Repo

      git clone https://github.com/TigerResearch/TigerBot.git

    • install git lfs： git lfs install

    • Download weights from huggingface

      git clone https://huggingface.co/TigerResearch/SoftTiger-13b

    • Run infer script

      python infer.py --model_path SoftTiger-13b

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
d4d81d6

0 моделей

    Создать бенчмарк