Finetuned version of ahxt/llama2_xs_460M_experimental
Using a PTBR Instruct dataset.
Just like ahxt's, this is experimental and for research purposes only
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 410 млн
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 11 ноя 2023
Ссылки
ahxt_llama2_xs_460M_experimental_ptbr_instruct
Экспериментальная модель Llama 2 с 410,1 млн параметров, дообученная для выполнения инструкций на бразильском португальском языке.
19скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены7 дек 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.
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
cnmoro/ahxt_llama2_xs_460M_experimental_ptbr_instruct — экспериментальная версия модели семейства Llama 2, дообученная cnmoro на наборе инструкций на бразильском португальском языке (PT-BR). Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в диалоговых сценариях. Модель содержит 410,1 млн параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и имеет контекст длиной 2048 токенов.
Модель работает с текстом и распространяется в формате PyTorch. Карточка обозначает её как экспериментальную и предназначенную для исследований. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация ответов на инструкции на бразильском португальском языке
- создание коротких текстов на португальском языке
- эксперименты с компактными моделями Llama 2
- исследование качества выполнения инструкций небольшой языковой моделью
Ограничения
Модель обозначена как экспериментальная и предназначенная для исследований; качество ответов не гарантировано. Контекст ограничен 2048 токенами.
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- 5e3130d