Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 5,8 млрд
- Размер весов
- 24,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Yi-6B-Chat
- Опубликована
- 31 окт 2024
Ссылки
MIO-7B-Instruct
MIO-7B-Instruct — дообученная мультимодальная модель для генерации текста и работы с речью, изображениями и видео.
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
MIO-7B-Instruct — дообученная мультимодальная модель команды Multimodal Art Projection (M-A-P), основанная на Yi-6B-Chat от 01.AI. Карточка Hugging Face описывает репозиторий как модель для запуска через Diffusers; исследовательская статья о MIO описывает семейство как авторегрессионную модель, которая понимает и генерирует речь, текст, изображения и видео с помощью мультимодальных токенов.
Семейство обучалось на мультимодальных данных и включает этапы предобучения и supervised fine-tuning для текстовых, визуальных и речевых задач. Описанные в статье возможности включают чередование видео и текста, визуальное рассуждение, генерацию визуальных инструкций и редактирование изображений. В метаданных этой версии указаны архитектура Llama, около 5,8 млрд параметров, контекст 4096 токенов и английский язык.
Для репозитория указана лицензия Apache-2.0. Карточка содержит пример генерации изображения через Diffusers, но не приводит подробных оценок качества или разбивки возможностей именно этой версии; результаты статьи о семействе не следует считать отдельной оценкой MIO-7B-Instruct.
Сценарии применения
- генерация текста по инструкции
- ответы на вопросы по изображению
- генерация и редактирование изображений по текстовой инструкции
- создание описаний и инструкций к визуальным материалам
- генерация чередующихся текстовых и видеопоследовательностей
- понимание и генерация речи в мультимодальных сценариях
Ограничения
В карточке модели нет подробных оценок качества по отдельным задачам или подтверждения, что все возможности семейства из статьи одинаково реализованы в этом чекпойнте. В метаданных указаны английский язык и контекст 4096 токенов.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
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
- b8f5e48