/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
13,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mpt · dense
Опубликована
6 июн 2023

gorilla-mpt-7b-hf-v0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе MPT языковая модель Gorilla генерирует вызовы API Hugging Face по инструкциям на естественном языке.

101скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены6 июн 2023

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

Gorilla-mpt-7b-hf-v0 — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Transformer, основанная на MPT и дообученная командой Gorilla LLM из UC Berkeley. Это версия с нулевым числом примеров в запросе, обученная вызывать API Hugging Face по инструкциям на естественном языке; например, пользователь может попросить создать изображение из текста, а модель сформирует подходящий вызов API.

Модель предназначена для генерации текста и выбора вызовов API Hugging Face. В README заявлена надёжность использования API, однако независимые показатели качества не приведены. Доступна по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • формирование вызова API Hugging Face по запросу пользователя
  • подбор инструмента Hugging Face для генерации изображения
  • создание примеров кода для обращения к API Hugging Face

Ограничения

В README не приведены независимые оценки качества или сведения о поддержке API за пределами Hugging Face.

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 MPT-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-mpt-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 MPT 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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MPTForCausalLM
Ревизия весов
86d5677

0 моделей