/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
21 сен 2023

Inkbot-13b-4k

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Диалоговая модель на базе Llama с 12,9 млрд параметров для ответов по контексту, включая RAG, суммаризацию, перевод и генерацию текста.

30скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены21 сен 2023

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

Inkbot — диалоговая языковая модель Tostino для генерации ответов по структурированным запросам, с дополнительным контекстом или без него. Модель построена на архитектуре Llama и содержит 12,9 млрд параметров; максимальный контекст составляет 4096 токенов. Доступны веса PyTorch, лицензия — Llama 2 Community License.

Модель предназначена для ответов на вопросы, работы с контекстом в сценариях RAG, извлечения связей для представления знаний, рассуждений, перевода, суммаризации и творческого письма. Для лучших результатов автор рекомендует передавать дату, тип задачи и системное описание отдельно от диалога, а дополнительный контекст формулировать ясно. Модель стремится давать функциональные и лаконичные ответы.

Среди ограничений — возможны повторяющиеся циклы текста при сложных задачах и заполнении контекста; при построении графа знаний модель может продолжать добавлять узлы и связи до исчерпания контекста. Влияние переданного пользовательского контекста обычно сохраняется лишь на один-два следующих запроса.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по переданным документам и контексту
  • подготовка кратких сводок статей и длинных текстов
  • извлечение сущностей и связей для графа знаний
  • перевод текста между языками
  • решение логических задач и головоломок
  • создание рассказов и стихотворений

Ограничения

На сложных задачах возможны повторяющиеся циклы текста; при построении графов знаний модель может бесконечно добавлять узлы и связи до исчерпания контекста. Пользовательский контекст обычно влияет лишь на один-два следующих запроса.

Для каких профессий подходит15

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 Inkbot

Model Details

Inkbot is a conversational AI model designed to interpret and respond to structured prompts with or without contextual information. Built on the latest advancements in natural language processing (NLP) and understanding (NLU), Inkbot provides users with accurate and meaningful interactions, addressing a wide range of queries and topics. Its unique feature lies in the structured prompt system, allowing users to engage in dynamic dialogues that can evolve based on context, metadata, and user input.

Performance

  • The model excels in RAG type queries, answering from context, and overriding memory when available.
  • It can handle very large contexts, but may sometimes enter a repeating text loop, especially during complex tasks.
  • The model is intended to be more functional and less chatty, avoiding the waste of tokens on superfluous language.

How to Use

Inkbot uses a structured prompt template system.

Prompt Template Structure

With Context:

<#meta#>
- Date: [DATE]
- Task: [TASK TYPE]
<#system#>
[SYSTEM PROMPT/DESCRIPTION OF THE INTERACTION]
<#chat#>
<#user#>
[USER QUESTION]
<#bot#>
[BOT RESPONSE]
<#user#>
[USER FOLLOW-UP QUESTION]
<#user_context#>
[ADDITIONAL CONTEXT FOR THE BOT]
<#bot#>
[BOT RESPONSE BASED ON CONTEXT]

Without Context:

<#meta#>
- Date: [DATE]
- Task: [TASK TYPE]
<#system#>
[SYSTEM PROMPT/DESCRIPTION OF THE INTERACTION]
<#chat#>
<#user#>
[USER QUESTION]
<#bot#>
[BOT RESPONSE]
<#user#>
[USER FOLLOW-UP QUESTION]
<#bot#>
[BOT RESPONSE]

Examples

With Context:

<#meta#>
- Date: 2023-07-20
- Task: general
<#system#>
A dialogue focused on determining dates based on context clues.
<#chat#>
<#user#>
What is today's date?
<#bot#>
The date is: 2023-07-20
<#user#>
When did the event in the provided context take place?
<#user_context#>
It's the day after new years eve, and I'm starting 2018 with a headache.
<#bot#>
The event in the context took place on: 2018-01-01

Without Context:

<#meta#>
- Date: 2023-07-20
- Task: general
<#system#>
A simple dialogue about daily queries.
<#chat#>
<#user#>
Will it rain today?
<#bot#>
I am not sure, without knowing your location I am unable to determine the weather.
<#user#>
Can you compose a haiku for me?
<#bot#>
Whispers of the breeze,
Nature's melodies unfold,
Dawn dispels the night.

Task Options

Inkbot has been trained for a variety of tasks. Below are some of the key task options you can utilize, but feel free to try others to test the effect:

  1. general: This is the default task and is designed for a broad range of general questions and interactions.

    • Usage: Suitable for most day-to-day interactions and queries.
  2. knowledge_graph: This task involves extracting, understanding, and representing information in a structured way.

    • Usage: When you want to extract relationships between entities or desire structured representations of data.
  3. question_answer: Explicitly trained for answering questions in a straightforward manner.

    • Usage: Best used when you have direct questions and expect concise answers.
  4. reasoning: Allows Inkbot to showcase its logical and deductive reasoning capabilities.

    • Usage: Ideal for puzzles, riddles, or scenarios where logical analysis is required.
  5. translation: Use this for language translation tasks.

    • Usage: Provide a sentence or paragraph in one language, and specify the desired target language for translation.
  6. summarization: Trained for condensing large texts into shorter, coherent summaries.

    • Usage: When you have a lengthy text or article that you want to be summarized to its key points.
  7. creative_writing: Engage Inkbot in composing stories, poetry, and other creative content.

    • Usage: For tasks that require imaginative and original content generation.

Limitations

  • Adhere to the prompt structure for best results.
  • When providing contextual details, clarity is essential for Inkbot to derive accurate and meaningful responses.
  • The overriding memory from user_context property generally only works for the next prompt or two, after which the model reverts to its original behavior.
  • On complex tasks, like creating a coherent story based on a set of facts from context, there's a potential for a repeating text loop as context fills.
  • Sometimes the model doesn't know when to end a knowledge graph, which can result in adding nodes and edges until it runs out of context.

Additional Notes

  • The 'date', 'task', and 'system' are crucial metadata components that need to be provided outside the core dialogue.
  • Use the 'user_context' when you want to offer supplementary context that guides Inkbot's response. You can interleave it in the chat log as necessary.
  • The specific tag format, such as <#word#>, is used to because there are filters in a lot of APIs for <|word|> and this makes interactions easier.

license: llama2

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
62a8ce8

0 моделей