Uploaded model
- Developed by: gkMSDA
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 10 авг 2024
Ссылки
FinChat298B_Llama-3.2-4Bi
Дообученная англоязычная чат-модель Llama для генерации ответов и работы с инструментами по текстовым запросам.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 авг 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.
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
FinChat298B_Llama-3.2-4Bi — чат-модель на архитектуре Llama, разработанная gkMSDA путём дообучения unsloth/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста в диалоге; в метаданных также заявлен интерфейс вызова инструментов. Модель содержит 7,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 131 072 токенов. В карточке указано, что обучение выполнялось с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель рассчитана на англоязычные текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не описывает специализированную предметную область или конкретные результаты оценки качества.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в текстовом диалоге
- составление и переформулирование текстов на английском языке
- ведение многошагового диалога с длинным контекстом
- вызов инструментов через поддерживаемый интерфейс
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества и не описывает специализированные навыки модели. Поддержка интерфейса вызова инструментов указана в метаданных, но подробности его использования не приведены.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модельI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- d122287