Uploaded model
- Developed by: ehristoforu
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : tiiuae/Falcon3-7B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,9 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Falcon3-7B-Instruct
- Опубликована
- 30 дек 2024
Ссылки
falcon3-ultraset
Дообученная на базе Falcon3-7B-Instruct разговорная LLM для генерации текста и ответов в диалоге.
48скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 дек 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 оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,3982
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,2122
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ehristoforu/falcon3-ultraset — дообученная разговорная языковая модель на основе tiiuae/Falcon3-7B-Instruct, разработанная ehristoforu. Она предназначена для генерации текста и диалогов; карточка сообщает о дообучении с использованием Unsloth и TRL. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Базовая модель поддерживает несколько языков и рассчитана на диалоги, рассуждения, программирование и математические задачи; сведения карточки этой модели отдельно подтверждают английский язык и разговорное назначение. Метаданные также отмечают интерфейс для вызова инструментов. Конкретные результаты оценки качества и подробности обучающего набора в карточке не приведены.
Сценарии применения
- ведение диалога на английском языке
- генерация ответов на текстовые запросы
- создание черновиков и продолжение текста
- подготовка запросов для вызова инструментов
Ограничения
Карточка не приводит результатов сравнительной оценки или описания обучающих данных, поэтому качество для конкретных задач по ней оценить нельзя. Для этой модели отдельно подтверждён английский язык; многоязычные возможности базовой модели не следует считать гарантированными после дообучения.
Для каких профессий подходит8
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
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
- 50f5fd7