Uploaded model
- Developed by: k8tems
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : meta-llama/Llama-2-7b-hf
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,7 млрд
- Размер весов
- 27,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-2-7b-hf
- Опубликована
- 19 июн 2024
Ссылки
catgirl_base_cpt
Дообученная на базе Llama 2 модель для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 июн 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.
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
k8tems/catgirl_base_cpt — дообученная модель генерации текста на архитектуре Llama 2, созданная разработчиком k8tems на основе meta-llama/Llama-2-7b-hf. При обучении использовались Unsloth и библиотека TRL.
Модель предназначена для генерации текста и адаптации к задачам обработки естественного языка. Она содержит 6,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст, а длина контекста составляет 4096 токенов. В карточке указан английский язык.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализацию дообучения, обучающие данные или результаты оценки качества.
Сценарии применения
- генерация текстовых продолжений
- подготовка черновиков и ответов на английском языке
- адаптация текстовой модели к задачам NLP
Ограничения
README не раскрывает целевую специализацию, обучающие данные и качество модели; не следует предполагать её пригодность для конкретной предметной области.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 8069bc0