/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 окт 2023

chinese-alpaca-2-1.3b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Китайская инструкция-ориентированная модель на базе Llama 2 для генерации текста и диалогов на китайском и английском языках.

72скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены23 дек 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

Chinese-Alpaca-2-1.3B — китайская инструкция-ориентированная языковая модель проекта Chinese LLaMA & Alpaca 2, основанная на архитектуре Llama 2. Это полная версия весов, которую можно загружать для инференса и полно-параметрического обучения. Модель прошла дополнительное предобучение на крупномасштабных китайских данных и дообучение для следования инструкциям; расширенный китайский словарь улучшает понимание китайского языка.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на китайском и английском языках. Она поддерживает контекст до 4 096 токенов; авторы указывают, что контекст можно расширить более чем до 18 тысяч токенов методом NTK. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — около 1 млрд параметров, формат репозитория — PyTorch.

Модель подходит для локального инференса и дальнейшего обучения, а проект поддерживает инструменты экосистемы LLaMA, включая Transformers и llama.cpp. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и вопросы на китайском языке
  • генерация текстов на китайском языке
  • диалоговый помощник на китайском и английском
  • локальный запуск языковой модели на компьютере
  • полно-параметрическое дообучение на пользовательских данных

Ограничения

Базовый контекст составляет 4 096 токенов; расширение более чем до 18 тысяч токенов с помощью NTK указано авторами как возможное, но его качество здесь не охарактеризовано. Модель содержит около 1 млрд параметров, поэтому её возможности могут уступать более крупным моделям семейства.

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

Chinese-Alpaca-2-1.3B

This is the full Chinese-Alpaca-2-1.3B model,which can be loaded directly for inference and full-parameter training.

Related models👇

Description of Chinese-LLaMA-Alpaca-2

This project is based on the Llama-2, released by Meta, and it is the second generation of the Chinese LLaMA & Alpaca LLM project. We open-source Chinese LLaMA-2 (foundation model) and Alpaca-2 (instruction-following model). These models have been expanded and optimized with Chinese vocabulary beyond the original Llama-2. We used large-scale Chinese data for incremental pre-training, which further improved the fundamental semantic understanding of the Chinese language, resulting in a significant performance improvement compared to the first-generation models. The relevant models support a 4K context and can be expanded up to 18K+ using the NTK method.

The main contents of this project include:

  • 🚀 New extended Chinese vocabulary beyond Llama-2, open-sourcing the Chinese LLaMA-2 and Alpaca-2 LLMs.
  • 🚀 Open-sourced the pre-training and instruction finetuning (SFT) scripts for further tuning on user's data
  • 🚀 Quickly deploy and experience the quantized LLMs on CPU/GPU of personal PC
  • 🚀 Support for LLaMA ecosystems like 🤗transformers, llama.cpp, text-generation-webui, LangChain, vLLM etc.

Please refer to https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca-2/ for details.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
328cd57

0 моделей