Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 6,6 млрд
Размер весов: 27 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 1 авг 2023

Ссылки

longchat-7b-v1.5-32k

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

LongChat-7B-v1.5-32k — разработанная LMSYS модель LLaMA на 6,6 млрд параметров для генерации текста и диалогов с длинным контекстом.

3 516скачиваний за 30 дней61лайквеса обновлены15 апр 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

LongChat-7B-v1.5-32k — языковая модель Large Model Systems Organization (LMSYS) для генерации текста и диалогов, рассчитанная на работу с длинными контекстами. Она основана на архитектуре LLaMA с причинно-языковой моделью LlamaForCausalLM и содержит около 6,6 млрд параметров. Конфигурация репозитория задаёт максимальную длину последовательности 32 768 токенов и масштабирование RoPE для длинного контекста.

Модель подходит для диалоговых ответов, генерации текста и обработки длинных документов в одном запросе. Доступна по лицензии Apache-2.0. Метаданные каталога указывают 4096 native context tokens, тогда как конфигурация и назначение репозитория указывают расширенную длину до 32 768 токенов; фактическое качество на длинном контексте может зависеть от сценария использования.

Сценарии применения

ответы на вопросы по длинным документам
суммаризация объёмных текстов
диалоговый помощник с большим контекстом
продолжение и написание текста
извлечение сведений из нескольких частей документа

Ограничения

Метаданные каталога указывают 4096 native context tokens, хотя конфигурация модели задаёт последовательность до 32 768 токенов. Качество ответов на длинном контексте не гарантируется одним лишь увеличенным окном.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделей IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 389eea1