Дообученная на Open-Platypus языковая модель на базе Yi-Ko-6B для генерации текста и выполнения инструкций.
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
hongzoh/Yi-Ko-6B_Open-Platypus — языковая модель, дообученная на наборе инструкций Open-Platypus на основе beomi/Yi-Ko-6B. Она предназначена для генерации текста и ответов на инструкции, включая вопросы и задачи общего характера. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 5,9 млрд параметров; родной размер контекста — 2048 токенов.
Модель работает с текстом и опубликована в форматах PyTorch и safetensors. Карточка указывает лицензию Apache-2.0. README не описывает отдельные гарантии качества или подробные ограничения применения.
Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не приводит оценок качества или более подробных сведений об ограничениях модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
model_name = 'hongzoh/Yi-Ko-6B_Open-Platypus'
config = AutoConfig.from_pretrained("model_name")
model = AutoModel.from_pretrained("model_name")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model_name")
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…