/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
27,2 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
dolphin-2.2-yi-34b-200k
Библиотека
transformers
Опубликована
28 фев 2024

SmaugDolphin-34B-slerp

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Llama на 27,2 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 200 000 токенов.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены28 фев 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

SmaugDolphin-34B-slerp — объединённая языковая модель, созданная автором репозитория с помощью mergekit и метода SLERP из cognitivecomputations/dolphin-2.2-yi-34b-200k и abacusai/Smaug-34B-v0.1. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения. Модель построена на плотной архитектуре Llama с классом LlamaForCausalLM; в метаданных указаны 27,2 млрд параметров и контекст до 200 000 токенов. Репозиторий использует формат safetensors и библиотеку Transformers.

Слияние объединяет возможности исходных моделей Smaug и Dolphin для диалоговой генерации текста. Модель можно применять для ответов на вопросы, ведения диалога и других задач генерации текста. README не сообщает результаты оценки качества или конкретный перечень поддерживаемых языков. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на вопросы
  • создание связного текста по запросу

Ограничения

Данные не содержат результатов оценки качества или подтверждённого перечня поддерживаемых языков. Лицензия не указана в предоставленных сведениях.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

34b

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: cognitivecomputations/dolphin-2.2-yi-34b-200k
        layer_range: [0, 48]
      - model: abacusai/Smaug-34B-v0.1
        layer_range: [0, 48]
# or, the equivalent models: syntax:
# models:
#   - model: psmathur/orca_mini_v3_13b
#   - model: garage-bAInd/Platypus2-13B
merge_method: slerp
base_model: abacusai/Smaug-34B-v0.1
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: float16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
881941c

0 моделей