finetuned on no proompt 75k
Uploaded model
- Developed by: appvoid
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : appvoid/arco
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 464 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- arco
- Опубликована
- 15 сен 2024
Ссылки
arco-75k
Компактная дообученная модель Llama для генерации текста на основе appvoid/arco.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 сен 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
appvoid/arco-75k — компактная плотная языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком appvoid на 75 тысячах примеров. Модель основана на appvoid/arco и предназначена для генерации текста; карточка не уточняет состав обучающих данных и специализацию модели.
Модель содержит 464,4 млн параметров, принимает текстовый контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате PyTorch. Для обучения использовались Unsloth и TRL. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по запросу
- продолжение заданного текста
- создание диалогового прототипа
- эксперименты с дообучением компактных языковых моделей
Ограничения
README не описывает специализацию и качество модели, а также не уточняет, на каких именно данных она обучалась.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модель
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
- 780558a