Линейно объединённая модель Llama на 10,6 млрд параметров для диалогов и генерации текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
hchung1017 (Hoon Chung) объединил линейным слиянием три модели: LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B, hyeogi/SOLAR-10.7B-dpo-v1 и megastudyedu/M-SOLAR-10.7B-v1.3. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявленная длина контекста — 4096 токенов.
Модель может использоваться для ведения диалогов и генерации продолжений текста. В карточке указана лицензия MIT. Подробные оценки качества и ограничения конкретного слияния не приведены.
Карточка не содержит оценок качества или подробных сведений об ограничениях модели. Контекст ограничен 4096 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Base model is generated by merging LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B, hyeogi/SOLAR-10.7B-dpo-v1, and megastudyedu/M-SOLAR-10.7B-v1.3 linearly.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…