/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
13 млрд
Размер весов
26,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
25 авг 2023

chinese-llama-2-13b-16k

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Базовая китайско-английская языковая модель на основе Llama 2 с 13 млрд параметров и контекстом 16 384 токена для генерации текста и дальнейшего дообучения.

8 754скачиваний за 30 дней15лайковвеса 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-LLaMA-2-13B-16K — китайская базовая языковая модель команды проекта Chinese LLaMA & Alpaca, созданная на основе Llama 2 от Meta. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 13 млрд параметров; версия с контекстом до 16 384 токенов предназначена для непосредственного инференса и обучения всех параметров.

Модель прошла дополнительное предобучение на крупных китайских текстовых данных и использует расширенный китайский словарь, что улучшает понимание китайского языка по сравнению с первым поколением проекта. Она предназначена для генерации текста и может служить основой для дальнейшего дообучения; это базовая модель, а не вариант Alpaca, настроенный на выполнение инструкций. Поддерживает китайский и английский языки и доступна в формате PyTorch.

Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Она не является чат-моделью, настроенной на следование инструкциям; качество ответов и применимость к специализированным задачам зависят от последующего дообучения.

Сценарии применения

  • генерация продолжений китайского текста
  • генерация текста на английском языке
  • обработка длинных китайских документов с контекстом до 16 тысяч токенов
  • дообучение базовой модели на собственных текстовых данных

Ограничения

Это базовая модель, а не версия, настроенная на выполнение инструкций, поэтому она может не следовать запросам в формате диалога. Для специализированных сценариев может потребоваться дополнительное дообучение.

Для каких профессий подходит4

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

Chinese-LLaMA-2-12B-16K

This is the full Chinese-LLaMA-2-13B-16K (context size 16K),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
1c90d65

0 моделей