/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
10,9 млрд
Размер весов
13,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
falcon · dense
Опубликована
21 фев 2024

falcon-7B-case-4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели jisukim8873/falcon-7B-case-0. Экспериментальная дообученная на Open-Orca модель Falcon для генерации текста и экспериментов с упорядочиванием данных.

93скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 фев 2024

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

Карточка модели jisukim8873/falcon-7B-case-4 на Hugging Face совпадает с карточкой jisukim8873/falcon-7B-case-0, поэтому описание составлено по ней.

Экспериментальная языковая модель Jisu Kim для генерации текста в задаче упорядочивания данных. Она получена дообучением Falcon-7B на случайной выборке из 100 тысяч примеров Open-Orca. Архитектура — плотный трансформер FalconForCausalLM с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; в репозитории представлены веса safetensors. Метаданные указывают 10,9 млрд параметров и английский язык, лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для экспериментов с упорядочиванием данных и генерацией текста. Карточка описывает её как тестовую модель, поэтому качество и пригодность для практических задач не подтверждены; длина контекста и конкретные ограничения не приведены.

Сценарии применения

  • эксперименты с упорядочиванием данных
  • генерация текста на английском языке
  • изучение дообучения Falcon-7B на Open-Orca

Ограничения

Карточка называет модель тестовой и не приводит оценок качества; пригодность для практического применения не подтверждена. Длина контекста не указана.

Для каких профессий подходит3

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

Model Details

  • Model Description: This model is test for data ordering.
  • Developed by: Jisu Kim
  • Model Type: Large Language Model

Model Architecture

This model is based on falcon-7B. We fine-tuning this model for data ordering task.

falcon-7B is a transformer model, with the following architecture choices:

  • Grouped-Query Attention
  • Sliding-Window Attention
  • Byte-fallback BPE tokenizer

Dataset

We random sample Open-Orca dataset. (We finetune the 100,000 dataset)

Guthub

https://github.com/trailerAI

License

Apache License 2.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FalconForCausalLM
Ревизия весов
1e628df

0 моделей