/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
21 окт 2024

diffullama

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на базе Llama 2 модель для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

163скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены25 окт 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.

  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

DiffuLlama — модель генерации текста на архитектуре Llama, дообученная на базе meta-llama/Llama-2-7b-hf. В репозитории указано, что это fine-tune; метаданные сообщают о 6,6 млрд параметров и контексте до 4096 токенов. Модель использует библиотеку Transformers и сохранена в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста. В качестве обучающих данных указаны наборы StarCoderData и SlimPajama-627B, однако README не уточняет специализацию, методику дообучения или сравнительные результаты. Лицензия — Apache-2.0; базовая модель описана как англоязычная, но точный языковой охват этой версии не установлен.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков на основе текстовой подсказки
  • эксперименты с дообучением Llama 2
  • генерация кода как возможный сценарий по составу обучающих данных

Ограничения

README не содержит подробностей о методике дообучения, оценках качества или специализированных возможностях; наличие StarCoderData среди обучающих данных само по себе не подтверждает надёжную генерацию кода. Языковой охват именно этой версии явно не описан.

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

diffullama

This model is a fine-tuned version of [llama2].

Model description

Details and model loading can be seen https://github.com/HKUNLP/DiffuLLaMA.

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.1.1+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1
@misc{gong2024scalingdiffusionlanguagemodels,
      title={Scaling Diffusion Language Models via Adaptation from Autoregressive Models}, 
      author={Shansan Gong and Shivam Agarwal and Yizhe Zhang and Jiacheng Ye and Lin Zheng and Mukai Li and Chenxin An and Peilin Zhao and Wei Bi and Jiawei Han and Hao Peng and Lingpeng Kong},
      year={2024},
      eprint={2410.17891},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2410.17891}, 
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
31b2285

0 моделей