/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,7 млрд
Размер весов
13,8 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 янв 2024

Kan-LLaMA-7B-SFT-v0.1-sharded

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Шардированная 6,7-миллиардная модель LLaMA для генерации текста на каннада.

64скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

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

fierysurf/Kan-LLaMA-7B-SFT-v0.1-sharded — шардированная версия Kannada LLaMA 7B, модели, разработанной Tensoic и предназначенной для языковых задач на каннада. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с архитектурой LlamaForCausalLM и 6,7 млрд параметров; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста на каннада. Шардирование облегчает хранение и загрузку весов, но само по себе не меняет назначение модели. README указывает исходную модель Tensoic/Kan-LLaMA-7B-SFT-v0.1. Лицензия репозитория — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста на каннада
  • ответы на текстовые запросы на каннада
  • создание продолжений текста на каннада

Ограничения

Модель ориентирована на каннада, поэтому качество для других языков может быть ограничено. Контекст ограничен 4096 токенами.

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

Kannada LLaMA 7B

Welcome to the repository dedicated to the Kannada LLaMA 7B model. This repository is specifically tailored to offer users a sharded version of the original Kannada LLaMA 7B model, which was initially developed and released by Tensoic. The model in question is a significant development in the field of language processing and machine learning, specifically tailored for the Kannada language.

The original model, titled "Kan-LLaMA-7B-base", is available on Hugging Face, a popular platform for hosting machine learning models. You can access and explore the original model by visiting the Hugging Face website at this link: Tensoic/Kan-LLaMA-7B-SFT-v0.1. This link will direct you to the model's page where you can find detailed information about its architecture, usage, and capabilities.

For those who are interested in a deeper understanding of the Kannada LLaMA 7B model, including its development process, applications, and technical specifications, Tensoic has published an extensive blog post. This blog post provides valuable insights into the model's creation and its potential impact on natural language processing tasks involving the Kannada language. To read this informative and detailed blog post, please follow this link: Tensoic's Kannada LLaMA blog post.

The blog is an excellent resource for anyone looking to gain a comprehensive understanding of the model, whether you are a student, researcher, or a professional in the field of machine learning and language processing.

In summary, this repository serves as a gateway to accessing the sharded version of the Kannada LLaMA 7B model and provides links to the original model and an informative blog post for a more in-depth exploration. We encourage all interested parties to explore these resources to fully appreciate the capabilities and advancements represented by the Kannada LLaMA 7B model.

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
a04fd8b

0 моделей