/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
OpenRAIL
Архитектура
llama · dense
Опубликована
13 авг 2023

Chinese-Llama-2-7b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Производная модели LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b. Дообученная на китайских и английских инструкциях модель Llama 2 с 6,6 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 2023

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

Карточка модели fengtc/Chinese-Llama-2-7b на Hugging Face совпадает с карточкой LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b, поэтому описание составлено по ней.

Chinese Llama 2 7B — китайская версия модели Llama 2, представленная авторами проекта LinkSoul. Это плотная причинно-языковая модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Карточка описывает дообучение на наборе инструкций SFT на китайском и английском языках объёмом 10 млн примеров и формат ввода, совместимый с llama-2-chat.

Модель предназначена для диалогов и выполнения текстовых инструкций на китайском и английском языках. Заявлены веса PyTorch и лицензия Apache-2.0; метаданные Hub указывают OpenRAIL, поэтому условия лицензирования следует сверить с файлами репозитория перед использованием. Длина контекста составляет 2048 токенов. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на китайском языке
  • выполнение текстовых инструкций на китайском
  • ответы и генерация текста на английском языке
  • создание чат-бота в формате llama-2-chat

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; в карточке нет количественных оценок качества и подробного описания ограничений. README заявляет Apache-2.0, тогда как метаданные Hub указывают OpenRAIL, поэтому лицензию следует проверить в репозитории.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chinese Llama 2 7B

全部开源,完全可商用的中文版 Llama2 模型及中英文 SFT 数据集,输入格式严格遵循 llama-2-chat 格式,兼容适配所有针对原版 llama-2-chat 模型的优化。

Chinese LLaMA2 7B

基础演示

Base Demo

在线试玩

Talk is cheap, Show you the Demo.

资源下载

我们使用了中英文 SFT 数据集,数据量 1000 万。

快速测试

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer

model_path = "LinkSoul/Chinese-Llama-2-7b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_fast=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path).half().cuda()
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

instruction = """[INST] <<SYS>>\nYou are a helpful, respectful and honest assistant. Always answer as helpfully as possible, while being safe.  Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.

            If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.\n<</SYS>>\n\n{} [/INST]"""

prompt = instruction.format("用英文回答,什么是夫妻肺片?")
generate_ids = model.generate(tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids.cuda(), max_new_tokens=4096, streamer=streamer)

相关项目

项目协议

Apache-2.0 license

微信交流群

欢迎加入微信群

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
c972441

0 моделей