/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
10,3 млрд
Размер весов
21 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
openchat
Библиотека
transformers
Опубликована
14 апр 2024

plms-0001

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Слитая модель LLaMA на 10,3 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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.

  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

ehristoforu/plms-0001 — слитая языковая модель на архитектуре LLaMA, созданная с помощью mergekit методом SLERP из openchat/openchat и CarperAI/stable-vicuna-13b-delta. Модель предназначена для генерации текста и ответов в диалогах.

В репозитории указаны 10,3 млрд параметров и контекст 2048 токенов. Метаданные связывают базовые модели с генерацией ответов на английском языке; данных о поддержке других естественных языков нет. Модель использует формат safetensors и библиотеку Transformers. Условия лицензирования в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы
  • ведение текстового диалога
  • создание связных текстовых продолжений

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В предоставленных данных не указаны лицензия и оценка качества модели.

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
- sources:
  - model: openchat/openchat
    layer_range:
    - 0
    - 32
  - model: CarperAI/stable-vicuna-13b-delta
    layer_range:
    - 0
    - 32
merge_method: slerp
base_model: CarperAI/stable-vicuna-13b-delta
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value:
    - 0
    - 0.5
    - 0.3
    - 0.7
    - 1
  - filter: mlp
    value:
    - 1
    - 0.5
    - 0.7
    - 0.3
    - 0
  - value: 0.5
dtype: bfloat16

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
a36e3cf

0 моделей