/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
10,9 млрд
Размер весов
14,4 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
RefinedWebModel · dense
Опубликована
6 июн 2023

gorilla-falcon-7b-hf-v0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Falcon языковая модель, которая по запросу на естественном языке формирует вызовы API Hugging Face.

112скачиваний за 30 дней38лайковвеса обновлены6 июн 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Gorilla Falcon 7B HF v0 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, разработанная командой Gorilla LLM при UC Berkeley и дообученная на весах Falcon для работы с API Hugging Face. Она принимает запросы на естественном языке и генерирует вызовы API, помогая выбирать подходящие инструменты и формировать обращения к ним без примеров в запросе. Модель обучалась на APIBench; в метаданных указано 10,9 млрд параметров, формат PyTorch и поддержка английского языка. Лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для интеграции в приложения и агентные системы, которым нужно выполнять задачи через API Hugging Face, например подбирать библиотечные инструменты для генерации изображений по текстовому запросу. Её сильная сторона — специализация на вызовах API и понимании естественных запросов. Карточка описывает версию v0; в ней нет сведений о длине контекста и подробной оценке качества или ограничений, поэтому надёжность конкретных API-вызовов следует проверять в целевом сценарии.

Сценарии применения

  • подбор API Hugging Face для задачи пользователя
  • формирование вызова API для генерации изображения по текстовому запросу
  • подключение инструментов Hugging Face к агентной системе

Ограничения

Модель описана как версия v0, специализированная на API Hugging Face; качество вызовов для конкретных API и сценариев требует проверки. Сведения о длине контекста в предоставленных данных отсутствуют.

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

Gorilla: Large Language Model Connected with Massive APIs

By Shishir G. Patil, Tianjun Zhang (Project Website)

📣 This Gorilla model is fine-tuned on Falcon-7B and is Apache 2.0 licensed. You can use it commercially without any obligations! 🤩

arXiv Discord Colab

Gorilla enables LLMs to use tools by invoking APIs. Given a natural language query, Gorilla can write a semantically- and syntactically- correct API to invoke. With Gorilla, we are the first to demonstrate how to use LLMs to invoke 1,600+ (and growing) API calls accurately while reducing hallucination. We also release APIBench, the largest collection of APIs, curated and easy to be trained on! Join us, as we try to expand the largest API store and teach LLMs how to write them! Hop on our Discord, or open a PR, or email us if you would like to have your API incorporated as well.

Model Details

Gorilla can be either trained via standard finetuning or using our novel retriever-aware training pipeline. We release gorilla-falcon-7b-hf-v0, a 0-shot finetuned LLM that can reliably use Hugging Face APIs. It can be prompted through simply natural language (e.g., "I want to generate an image from text."). Checkour our website, github and paper for more information.

Model Type

Gorilla is an open-source API caller trained by fine-tuning Falcon weights. It is an auto-regressive language model, based on the transformer architecture.

Model Date

06/06/2023

Organization

Gorilla LLM (UC Berkeley)


license: apache-2.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
RWForCausalLM
Ревизия весов
00065b8

0 моделей