/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Лицензия
Llama 3
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
9 июн 2024

Llama-3-Umievo-Shizuko-sqlcoder-2x8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Собранная из японской разговорной и SQL-модели MoE-модель для генерации SQL и диалоговых ответов на японском языке.

29скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 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.

  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

Llama-3-Umievo-Shizuko-sqlcoder-2x8B — языковая модель на архитектуре Mixture of Experts (Mixtral), собранная keitokei1994 с помощью MergeKit. Она объединяет японскую модель Llama-3-Umievo-itr014-Shizuko-8b с моделью rdefog/llama-3-sqlcoder-8b, дообученной на SQL-данных, чтобы сочетать генерацию SQL с ответами на японском языке.

Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации SQL по запросам пользователя. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и поддержка японского и английского языков. Репозиторий содержит веса Safetensors; автор сообщает, что Q4_K_M-версия может полностью загружаться на видеокарту с 12 ГБ памяти и проверялась в llama.cpp и LM Studio.

Лицензия — Llama 3. Ограничения качества и точности SQL в карточке не приведены; сгенерированные запросы следует проверять перед выполнением.

Сценарии применения

  • генерация SQL-запросов по описанию на естественном языке
  • ответы на японском языке на вопросы о базах данных
  • диалоговый помощник для написания и уточнения SQL
  • создание SQL-кода по запросам на английском языке

Ограничения

Точность SQL и качество ответов не оценены в карточке; проверяйте запросы перед выполнением. Указанный контекст составляет 8192 токена.

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

モデルの説明(English explanation is below.)

このモデルは、MergeKitツールを使用して作成されたMixture of Experts (MoE) 言語モデルです。

gguf版(今後拡充予定)は こちら 。

mradermacherさんがgguf形式での量子化を行ってくれました。こちらから確認できます

umiyukiさんが公開しているLlama-3-Umievo-itr014-Shizuko-8b に、SQLデータセットでファインチューニングされたrdefog/llama-3-sqlcoder-8bを合わせることで、日本語能力とSQL生成能力を両立させようとしたMoEモデルです。

モデルの詳細

  • モデル名: Llama-3-Umievo-Shizuko-sqlcoder-2x8B
  • モデルアーキテクチャ: Mixture of Experts (MoE)
  • ベースモデル: rdefog/llama-3-sqlcoder-8b, defog/llama-3-sqlcoder-8b
  • マージツール: MergeKit

要求スペック

Q4_K_M量子化モデルであれば、RTX3060 12GBでフルロード可能です。

筆者はWSL2やGoogle Colaboratotry Proでの作成後、Llama.cppとLMstudioにて動作確認を行なっています。

  • CPU: Ryzen 5 3600
  • GPU: GeForce RTX 3060 12GB
  • RAM: DDR4-3200 96GB
  • OS: Windows 10

Model Description

This model is a Mixture of Experts (MoE) language model created using the MergeKit tool. The gguf version (planned to be expanded in the future) can be found here. This MoE model aims to achieve both Japanese language ability and SQL generation capability by combining Llama-3-Umievo-itr014-Shizuko-8b, released by umiyuki, with rdefog/llama-3-sqlcoder-8b, which has been fine-tuned on an SQL dataset.

Model Details

  • Model Name: Llama-3-Umievo-Shizuko-sqlcoder-2x8B
  • Model Architecture: Mixture of Experts (MoE)
  • Base Models: rdefog/llama-3-sqlcoder-8b, defog/llama-3-sqlcoder-8b
  • Merge Tool: MergeKit

Required Specifications

If using the Q4_K_M quantized model, it can be fully loaded on an RTX 3060 12GB. The author has created the model using WSL2 and Google Colaboratory Pro, and has tested it using Llama.cpp and LMstudio.

  • CPU: Ryzen 5 3600
  • GPU: GeForce RTX 3060 12GB
  • RAM: DDR4-3200 96GB
  • OS: Windows 10

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
70dc739

0 моделей