/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
69 млрд
Размер весов
139 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
13 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

tigerbot-70b-chat-v4

TigerResearch
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

TigerBot 70B Chat v4 — 69-миллиардная чат-модель на архитектуре Llama для генерации диалогового текста на китайском и английском.

79скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 фев 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

TigerResearch 的 TigerBot 70B Chat v4 是基于 Llama 架构的 69B 参数稠密自回归 языковая модель для диалоговой генерации текста. Карточка описывает запуск через Transformers и указывает на сценарий чат-взаимодействия. Модель поддерживает китайский и английский языки, использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0.

Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога на китайском и английском. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного перечня ограничений; для практического применения следует учитывать большой размер весов и контекстное окно 4096 токенов.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в текстовом чате
  • ведение диалога на китайском языке
  • ведение диалога на английском языке
  • генерация связного текста по запросу

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные ограничения применения.

Для каких профессий подходит7

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.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

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/tigerbot-70b-chat-v4

  • 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或modelscope平台下载权重

      git clone https://huggingface.co/TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4
git clone https://www.modelscope.cn/TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4.git

    • 启动infer代码

      python infer.py --model_path tigerbot-70b-chat-v4

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/tigerbot-70b-chat-v4

  • Method 2:

    • Clone TigerBot Repo

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

    • install git lfs： git lfs install

    • Download weights from huggingface or modelscope

      git clone https://huggingface.co/TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4
git clone https://www.modelscope.cn/TigerResearch/tigerbot-70b-chat-v4.git

    • Run infer script

      python infer.py --model_path tigerbot-70b-chat-v4

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
0e50b7e

0 моделей

    Создать бенчмарк