Model Details
- Finetuned from model : Llama-2-7b-chat-hf
- Finetuning Technique: Fine-tuned using the 4-bit quantization QLoRA technique
- Dataset Used: Llama2-OpenOrca-Clean
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 13,5 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 апр 2024
Ссылки
Llama-2-7B-Chat-OpenOrca
Чат-модель Llama 2 на 6,6 млрд параметров, дообученная на OpenOrca для генерации текстовых ответов.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 апр 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
baaghi124/Llama-2-7B-Chat-OpenOrca — чат-модель на архитектуре Llama 2, дообученная разработчиком baaghi124 на очищенном наборе Llama2-OpenOrca-Clean с применением QLoRA и 4-битной квантизации при дообучении. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует класс LlamaForCausalLM и работает с текстом; её основная задача — генерация ответов в диалоге и продолжение текста. Базовая модель — meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf, контекст составляет до 4096 токенов.
Модель подходит для чат-ботов и генерации текстовых ответов в сценариях общего назначения. В карточке не приведены отдельные оценки качества или сведения о специальных областях применения. Репозиторий содержит веса PyTorch. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- создание чат-бота общего назначения
- генерация ответов на вопросы в диалоге
- продолжение пользовательского текста
- подготовка черновиков и кратких текстов
- локальные эксперименты с чат-моделью Llama 2
Ограничения
Контекст ограничен 4096 токенами. В предоставленных данных нет оценок качества, а сведения о лицензии не приведены.
Для каких профессий подходит5
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 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- 7262842