/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июл 2023

Llama-2-Chinese-13b-chat

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Двуязычная LoRA-модель семейства Llama 2 для диалогов и выполнения инструкций на китайском и английском языках.

54скачиваний за 30 дней35лайковвеса обновлены7 ноя 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

hiyouga/Llama-2-Chinese-13b-chat — двуязычная инструкционно настроенная LoRA-модель на основе семейства Llama 2, разработанная с использованием LLaMA-Factory. Модель предназначена для диалогов с ассистентом и выполнения инструкций на китайском и английском языках; примеры показывают ответы на вопросы, объяснение понятий, перевод и помощь с кодом.

Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текст для генерации текстовых ответов. Контекст составляет 4096 токенов. Для работы применяются веса PyTorch и библиотека Transformers; для запуска README указывает LLaMA-Factory. Модель дообучена на наборах Alpaca, Alpaca-ZH и OpenAssistant.

Лицензия указана как llama2. README не приводит количественных оценок качества или подробных ограничений; ответы могут быть неточными, а поддержка языков и навыков за пределами китайского и английского не подтверждена.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на китайском языке
  • выполнение текстовых инструкций на китайском и английском
  • перевод с китайского на английский
  • объяснение терминов и сокращений
  • помощь с примерами кода на Python

Ограничения

README не содержит количественных оценок качества; ответы могут быть неточными. Поддержка языков и навыков за пределами китайского и английского не подтверждена.

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

A bilingual instruction-tuned LoRA model of https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf

  • Instruction-following datasets used: alpaca, alpaca-zh, open assistant
  • Training framework: LLaMA-Factory

Usage:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("hiyouga/Llama-2-Chinese-13b-chat")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("hiyouga/Llama-2-Chinese-13b-chat").cuda()
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

query = "晚上睡不着怎么办"
template = (
    "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. "
    "The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.\n"
    "Human: {}\nAssistant: "
)

inputs = tokenizer([template.format(query)], return_tensors="pt")
inputs = inputs.to("cuda")
generate_ids = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, streamer=streamer)

You could also alternatively launch a CLI demo by using the script in LLaMA-Factory

python src/cli_demo.py --template default --model_name_or_path hiyouga/Llama-2-Chinese-13b-chat

The model is trained using the web UI of LLaMA-Factory.

ui

How to use this web UI: https://zhuanlan.zhihu.com/p/645010851


Loss curve:

loss


Examples:

Q: 你是谁

A: 我是 <NAME>,一款由 <AUTHOR> 开发的人工智能助手。我可以回答各种问题,提供帮助和支持。

Q: 如何提高公司的销售额?

A: 以下是一些有助于提高公司销售额的想法:

  1. 改善销售流程:通过优化销售流程,销售人员可以更有效地与客户进行沟通,提高销售效率。
  2. 引入新产品:引入新产品可以吸引新客户,并增加现有客户的购买次数。
  3. 提高客户满意度:通过提高客户满意度,可以提高客户忠诚度和销售额。
  4. 营销活动:举办营销活动可以吸引新客户,并提高销售额。

Q: 给定下面的两个列表,使用Python解释器找到它们之间的相同元素。 List1:[1, 2, 3, 4, 5, 6] List2:[4, 5, 6, 7, 8, 9]

A: 以下是使用Python解释器找到两个列表中共同元素的示例:

# 列表1
lst1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
# 列表2
lst2 = [4, 5, 6, 7, 8, 9]
# 找到共同元素
common_elements = list(set(lst1) & set(lst2))
print(common_elements)

此示例创建两个列表,然后使用Python中的集合操作符(&)找到它们共同的元素。最后,输出结果。 在此示例中,共同元素为[4, 5, 6]。

Q: 将以下文本翻译成英语:我想去旅行并尽可能多地了解世界上的文化。

A: I want to travel and learn as much as possible about the cultures of the world.

Q: 解释以下缩写: JSON、CEO、PDF、HTML、NASA

A: 以下是缩写的解释:

  1. JSON(JavaScript Object Notation):一种用于序列化和交换数据的格式,常用于网络应用程序之间的通信。
  2. CEO(Chief Executive Officer):公司的最高负责人,负责公司的总体运营和管理。
  3. PDF(Portable Document Format):一种格式,可以将文档保存为一个无需特殊软件即可打开和查看的电子文件。
  4. HTML(Hypertext Markup Language):一种用于创建网页的标记语言,它包含用于格式化文本和添加元素的标记。
  5. NASA(National Aeronautics and Space Administration):美国的国家航空航天局,负责美国的宇宙计划和太空探索活动。

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
0179cc0

0 моделей