Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Параметры: 6,6 млрд
Размер весов: 13,5 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: LWM-Text-Chat-1M
Библиотека: transformers
Опубликована: 10 апр 2024

Ссылки

Hugging Face arXiv 2212.04089

world-llama2

fradinho

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Объединённая диалоговая модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста и работы с длинным контекстом.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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

fradinho/world-llama2 — объединённая диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 6,6 млрд параметров. Она создана методом task arithmetic с помощью mergekit из LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M и NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf; веса сохранены в формате safetensors, исходная точность — bfloat16.

Модель предназначена для генерации текста и ведения диалогов. Заявленная длина контекста составляет 1 048 576 токенов, что позволяет обрабатывать длинные текстовые запросы и документы. В карточке базовая диалоговая модель описана как англоязычная; отдельные языковые возможности итогового объединения не уточняются.

Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не приводит сравнительных оценок качества или специальных мер безопасности; результаты на длинном контексте и в других языках могут зависеть от сценария применения.

Сценарии применения

ведение текстовых диалогов
генерация ответов на вопросы
составление и продолжение текстов
обработка длинных текстовых запросов
краткое изложение длинных документов

Ограничения

Языковые возможности итоговой модели и качество на контексте длиной до 1 048 576 токенов отдельно не оценены в карточке. Специальные ограничения и меры безопасности не описаны.

Для каких профессий подходит15

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 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

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 task arithmetic merge method using LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:  
  - model: LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M
    parameters:      
      weight: 0.5
  - model: NousResearch/Llama-2-7b-chat-hf
    parameters:      
      weight: 0.5

merge_method: task_arithmetic
base_model: LargeWorldModel/LWM-Text-Chat-1M 
parameters:
  normalize: true
  int8_mask: true

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: 019c481