Uploaded model
- Developed by: kumapo
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : llm-jp/llm-jp-3-1.8b
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 1,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llm-jp-3-1.8b
- Опубликована
- 4 дек 2024
Ссылки
llm-jp-3-1.8b-jaster-dev-4k
Дообученная 1,7-миллиардная модель Llama для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.
45скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 дек 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
Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная kumapo и дообученная на базе llm-jp/llm-jp-3-1.8b. Модель содержит 1,7 млрд параметров и принимает текст для генерации продолжения или ответа; её контекст составляет до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. Базовая модель поддерживает японский и английский языки, однако карточка этой версии не описывает отдельные языковые настройки или специализированные сценарии её дообучения. Обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Практические ограничения качества, результаты оценки и особенности обучающих данных в карточке не описаны.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- создание черновиков и коротких текстов
- ответы на текстовые запросы
- эксперименты с японской языковой моделью
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки, данных об обучающем наборе или подтверждённых ограничений качества. Языковая поддержка японского и английского указана для базовой модели и не описывает отдельно поведение этого дообучения.
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
- 167f827