output is broken, dont use this
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
- 7 сен 2024
Ссылки
danube-reasoner
Дообученная модель Llama на 464,4 млн параметров для генерации текста, выход которой, согласно README, работает некорректно.
33скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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/danube-reasoner — дообученная компактная языковая модель appvoid на архитектуре Llama, созданная на базе h2oai/h2o-danube3-500m-base. Репозиторий указывает, что модель обучали с Unsloth и TRL; размер составляет 464,4 млн параметров, контекст — до 8192 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. Несмотря на название, README предупреждает, что её выход работает некорректно и модель не следует использовать. Доступна по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- эксперименты с генерацией текста на компактной модели
- проверка запуска дообученной Llama локально
- изучение процесса дообучения с Unsloth и TRL
Ограничения
README сообщает, что выход модели работает некорректно и не рекомендует её использовать. Модель компактная — 464,4 млн параметров.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- 0086d62