/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
T3Q-ko-solar-dpo-v7.0
Библиотека
transformers
Опубликована
23 мая 2024

T3Q_SOLAR_SLERP_v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая SLERP-модель на базе корейских Llama-моделей для генерации текста и диалоговых ответов.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мая 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

T3Q_SOLAR_SLERP_v1.0 — объединённая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit из chihoonlee10/T3Q-ko-solar-dpo-v7.0 и hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5. Это плотная Llama-архитектура с 10,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов.

Модель принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Базовые модели описаны как корейские, поэтому основным языком следует считать корейский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском языке
  • создание диалогового чат-бота
  • подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. README не содержит сведений о сравнительных оценках качества модели.

Для каких профессий подходит3

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

Untitled Model (1)

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: chihoonlee10/T3Q-ko-solar-dpo-v7.0
        layer_range: [0, 48]
      - model: hwkwon/S-SOLAR-10.7B-v1.5
        layer_range: [0, 48]
# or, the equivalent models: syntax:
# models:
#   - model: psmathur/orca_mini_v3_13b
#   - model: garage-bAInd/Platypus2-13B
merge_method: slerp
base_model: chihoonlee10/T3Q-ko-solar-dpo-v7.0
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 # fallback for rest of tensors
dtype: float16

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
b0f2de9

0 моделей