/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade
Библиотека
transformers
Опубликована
7 фев 2024

season-8-v2-solar

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая модель семейства SOLAR на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы, полученная слиянием двух моделей SOLAR-10B методом SLERP.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 фев 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

gotchu/season-8-v2-solar — текстовая диалоговая модель, созданная слиянием двух моделей SOLAR-10B: bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade и bhavinjawade/SOLAR-10B-Nector-DPO-Jawade. Разработчик применил метод SLERP с помощью mergekit; результат доступен в формате Safetensors и рассчитан на использование через Transformers.

Модель предназначена для генерации текста в диалогах и ответов на запросы пользователя. Это плотная авторегрессионная архитектура LlamaForCausalLM с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Карточка не сообщает о специализированных предметных областях или поддержке других модальностей.

Лицензия и явные сведения о качестве или ограничениях в предоставленных данных отсутствуют; как у языковой модели, ответы могут быть ошибочными или неподтверждёнными.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание связного текста по инструкции

Ограничения

В предоставленных данных не указаны лицензия и результаты оценки качества. Ответы могут содержать ошибки или неподтверждённые сведения.

Для каких профессий подходит8

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

merged

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model:
  model:
    path: bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade
dtype: float16
merge_method: slerp
parameters:
  t:
  - filter: self_attn
    value: [0.0, 0.5, 0.3, 0.7, 1.0]
  - filter: mlp
    value: [1.0, 0.5, 0.7, 0.3, 0.0]
  - value: 0.5
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 48]
    model:
      model:
        path: bhavinjawade/SOLAR-10B-Nector-DPO-Jawade
  - layer_range: [0, 48]
    model:
      model:
        path: bhavinjawade/SOLAR-10B-OrcaDPO-Jawade

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
7ace1eb

0 моделей