/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,7 млрд
Размер весов
43,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
komt-solar-10.7b-sft-v5
Библиотека
transformers
Опубликована
12 мар 2024

free-solar-slerp-v0.1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Слитая методом SLERP Llama-модель на 10,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мар 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

freewheelin/free-solar-slerp-v0.1 — языковая модель, созданная методом слияния SLERP из KOMT-Solar-10.7B-SFT-v5 и S-SOLAR-10.7B-SFT-v1.2. Модель основана на архитектуре Llama и содержит 10,7 млрд параметров; для работы с текстом использует контекст до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на запросы, включая диалоговые сценарии. В README отмечено, что для запуска требуется больше видеопамяти, однако точные требования не приведены. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ответы на вопросы в диалоге
  • составление черновиков и продолжение текста

Ограничения

Для запуска требуется значительный объём видеопамяти; точные требования в карточке не приведены. Языки модели не указаны.

Для каких профессий подходит9

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

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
2730cfd

0 моделей