/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
27 сен 2023

rank_vicuna_7b_v1_noda

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на диалогах ShareGPT модель Llama 2 с 6,6 млрд параметров для генерации ответов и исследований языковых моделей в информационном поиске.

53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 сен 2023

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

RankVicuna 7B v1 noda — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная Castorini на основе Llama 2 и дообученная на пользовательских диалогах ShareGPT без аугментации данных. Модель содержит около 6,6 млрд параметров, работает с текстом и имеет контекстное окно 4096 токенов.

Модель предназначена для диалоговых ответов и исследований на пересечении больших языковых моделей и информационного поиска. В README указана оценка на DL19 и DL20; модель адресована исследователям и энтузиастам NLP и поиска. Использование регулируется Llama 2 Community License Agreement.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • исследование применения LLM в информационном поиске
  • эксперименты с ранжированием документов на наборах DL19 и DL20

Ограничения

Модель оценивалась на DL19 и DL20; перенос качества на другие наборы данных в карточке не описан. Дообучение проводилось без аугментации данных.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

RankVicuna (No Data Augmentation) Model Card

Model Details

RankVicuna is a chat assistant trained by fine-tuning Llama 2 on user-shared conversations collected from ShareGPT.

  • Developed by: Castorini
  • Model type: An auto-regressive language model based on the transformer architecture
  • License: Llama 2 Community License Agreement
  • Finetuned from base model: Llama 2

This specific model is a 7B variant and is trained without data augmentation.

Model Sources

Uses

The primary use of RankVicuna is research at the intersection of large language models and retrieval. The primary intended users of the model are researchers and hobbyists in natural language processing and information retrieval.

Training Details

RankVicuna is finetuned from lmsys/vicuna-7b-v1.5 with supervised instruction fine-tuning.

Evaluation

RankVicuna is currently evaluated on DL19/DL20. See more details in our paper.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e83e03a

0 моделей