/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 авг 2024

lama-2-7b-chat-hf-playbooks-finetuned

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная чат-модель на базе Llama 2 7B для генерации ответов и ведения диалога по тексту.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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

Это чат-модель генерации текста на базе Llama 2 7B Chat, дообученная agamage на неизвестном наборе данных. Она предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовым запросам. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 6,6 млрд параметров, работает через Transformers и распространяется в формате safetensors. Длина контекста — 4096 токенов.

Карточка не описывает целевые сценарии дообучения, языки, качество диалога или результаты за пределами указанной оценки loss 1,0651. Лицензия в предоставленных источниках не указана; перед использованием следует проверить условия базовой модели и репозитория.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков текста в формате чата

Ограничения

Данные для дообучения и целевые сценарии не описаны, поэтому качество и специализацию модели трудно оценить. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

results

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0651

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

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0002
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 2
  • training_steps: 75

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.97430.816351.9198
1.85811.6327101.7523
1.57662.4490151.5925
1.42053.2653201.4522
1.37694.0816251.3597
1.19714.8980301.2998
1.17045.7143351.2477
1.1286.5306401.2061
1.04837.3469451.1649
1.0178.1633501.1308
0.89378.9796551.1093
0.84459.7959601.0892
0.832210.6122651.0763
0.92611.4286701.0652
0.769212.2449751.0651

Framework versions

  • PEFT 0.11.2.dev0
  • Transformers 4.43.0.dev0
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
6c77e8a

0 моделей