For model usage, you can refer to https://huggingface.co/lmms-lab/LongVA-7B#usage
Характеристики
- Контекст
- 224 000 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 15,9 ГБ
- Архитектура
- qwen2 · dense
- Базовая модель
- LongVA-7B
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 28 мая 2025
Ссылки
GeoLLaVA-8K
GeoLLaVA-8K — дообученная чат-модель на базе LongVA-7B для генерации текстовых ответов с длинным контекстом.
92скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 мая 2025
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
GeoLLaVA-8K — дообученная чат-модель на 7,1 млрд параметров, созданная на базе lmms-lab/LongVA-7B. В метаданных указаны архитектура Qwen2 с классом LlavaQwenForCausalLM, библиотека Transformers и формат весов safetensors; максимальная длина контекста — 224 000 токенов.
Модель предназначена для генерации текстовых ответов в диалоговом формате. Базовая LongVA-7B рассчитана на анализ длинных видео и последовательностей кадров; для GeoLLaVA-8K эти сценарии можно считать предполагаемыми по происхождению модели, но README не подтверждает специализированные геопространственные возможности. Метаданные указывают английский язык.
Модель опубликована 28 мая 2025 года. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- диалоговые ответы на текстовые запросы
- анализ длинных последовательностей кадров с формированием текстового ответа
- работа с длинным контекстом в чат-сценариях
Ограничения
README не описывает отдельные возможности GeoLLaVA-8K и её качество; геопространственная специализация не подтверждена предоставленными данными. Условия лицензии в метаданных и README не приведены.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
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
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlavaQwenForCausalLM
- Ревизия весов
- 1000d8f