/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

llama2-7b-raw-sft

ewqr2130
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная методом SFT модель Llama 2 на 6,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 янв 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

ewqr2130/llama2-7b-raw-sft — дообученная методом supervised fine-tuning (SFT) языковая модель семейства Llama 2, представленная в формате safetensors. Репозиторий содержит плотную авторегрессионную архитектуру LlamaForCausalLM примерно на 6,6 млрд параметров; базовая модель и датасет для дообучения в карточке не названы.

Модель предназначена для генерации текста. Контекст составляет до 4096 токенов. В карточке нет сведений о языках обучения, диалоговых возможностях и конкретных сценариях настройки, поэтому применимость к отдельным задачам и языкам оценить нельзя. Указана лицензия MIT.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков и вариантов формулировок
  • генерация ответов на текстовый запрос

Ограничения

В карточке не приведены данные о датасете, языковой специализации и оценке качества; пригодность для конкретных задач не подтверждена.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it.

take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it.

take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it.

take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it. take llama2 and run sft on it.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
cd167d2

0 моделей

    Создать бенчмарк