Дообученная для следования инструкциям модель SOLAR на архитектуре Llama для генерации текста и диалоговых сценариев.
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
AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.31 — языковая модель на архитектуре Llama, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Это дообученная для следования инструкциям версия SOLAR-10.7B-v1.0, предназначенная для генерации текста по запросам пользователя. Модель содержит 10,6 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст — до 4096 токенов.
Модель подходит для диалоговых сценариев и выполнения текстовых инструкций. Для загрузки автор приводит пример с Transformers и PyTorch, используя точность float16. Репозиторий распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не приводит оценок качества и подробных сведений о поддерживаемых языках.
Контекст ограничен 4096 токенами; карточка не содержит оценок качества и подробных результатов тестирования. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Developed by Inswave Systems UI Platform Team
Base Model upstage/SOLAR-10.7B-v1.0
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
repo = "kimwooglae/AISquare-Instruct-SOLAR-10.7b-v0.5.31"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
repo,
return_dict=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map='auto'
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…