Uploaded model
- Developed by: appvoid
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : h2oai/h2o-danube3-500m-base
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
- h2o-danube3-500m-base
- Опубликована
- 12 авг 2024
Ссылки
danube-reason-4ep
Дообученная компактная модель Llama для генерации англоязычного текста.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.
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/danube-reason-4ep — языковая модель, разработанная appvoid путём дообучения h2oai/h2o-danube3-500m-base. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 464,4 млн параметров, предназначенная для генерации текста. В метаданных указан контекст до 8192 токенов и поддержка английского языка.
Модель можно применять для генерации продолжений и черновиков текста на английском языке. README сообщает, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL; репозиторий содержит веса PyTorch. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не уточняет, какие именно навыки рассуждения или специальные сценарии улучшены дообучением.
Сценарии применения
- генерация продолжений англоязычного текста
- создание черновиков на английском языке
- локальная генерация текста компактной языковой моделью
Ограничения
Карточка не описывает специальные навыки рассуждения или подтверждённые результаты оценки качества; модель компактная и может уступать более крупным языковым моделям в сложных задачах.
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 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 594модели
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
- 4f79797