Uploaded model
- Developed by: ale045
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : ale045/kaggle_math_model_v6
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 12 288 токенов
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- kaggle_math_model_v6
- Опубликована
- 7 июн 2024
Ссылки
kaggle_math_model_v7
Дообученная 7,5-миллиардная модель Llama для генерации текста в математических сценариях серии Kaggle Math.
12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
ale045/kaggle_math_model_v7 — дообученная автором ale045 модель семейства Llama для генерации текста. Она продолжает серию Kaggle Math и основана на ale045/kaggle_math_model_v6; обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст до 12 288 токенов.
Модель предназначена для генерации текста, в том числе в математических сценариях серии Kaggle Math. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия Apache-2.0 разрешает использование и распространение на её условиях. Карточка не описывает конкретные бенчмарки или ограничения качества.
Сценарии применения
- генерация текста для математических задач
- подготовка текстовых ответов в сценариях Kaggle Math
- продолжение текста с контекстом до 12 288 токенов
Ограничения
Карточка не приводит результатов бенчмарков или подробной оценки точности; качество решения конкретных математических задач по имеющимся данным оценить нельзя.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3a84ec7