Uploaded model
- Developed by: hf-100
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 69,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 9 сен 2024
Ссылки
Llama-3.1-Spellbound-StoryWriter-70b-instruct-0.3-q4_k_m
Дообученная на базе Llama 3.1 70B Instruct англоязычная модель для генерации текста и помощи в написании историй.
87скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 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
hf-100/Llama-3.1-Spellbound-StoryWriter-70b-instruct-0.3-q4_k_m — дообученная модель на архитектуре Llama 3.1, разработанная hf-100 на основе unsloth/Meta-Llama-3.1-70B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Это плотная авторегрессионная модель примерно на 69,5 млрд параметров для генерации текста в диалоговом формате; карточка позиционирует её как помощника для написания историй.
Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает английский язык и контекст до 131 072 токенов. Репозиторий содержит веса в формате GGUF; лицензия — Apache-2.0. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов.
Карточка не приводит примеров, результатов оценки или подробностей о стиле и жанрах генерации, поэтому качество написания историй и пригодность для конкретных сценариев по этим данным оценить нельзя.
Сценарии применения
- создание черновика художественной истории по заданной идее
- продолжение рассказа с заданного места
- генерация сюжетных сцен и диалогов
- мозговой штурм сюжетных ходов и персонажей
Ограничения
В карточке нет результатов оценки качества или подробного описания стиля и жанров. Английский указан как язык карточки; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
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
llama.cpp
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 0e7a9ee