/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
6,6 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 янв 2024

GetCode-slerp

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Объединённая модель Llama на 6,6 млрд параметров для генерации и дополнения кода по текстовым запросам.

61скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены15 янв 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

GetCode-slerp — объединённая языковая модель для генерации кода, созданная с помощью LazyMergekit на основе CodeLlama-7b-Instruct-hf и CodeGen2.5-7B-Multi. Она предназначена для генерации и дополнения кода по текстовым запросам; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 6,6 млрд параметров, контекст — до 16 384 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст.

В README указано слияние методом slerp с настройками, различающимися для слоёв self-attention и MLP. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Базовая CodeLlama рассчитана на генерацию, дополнение и объяснение кода; для этой конкретной объединённой модели README прямо подтверждает происхождение, но не приводит отдельных результатов оценки качества.

Сценарии применения

  • генерация кода по описанию задачи
  • дополнение фрагментов кода
  • создание вариантов кода на разных языках программирования
  • ответы на запросы о написании кода

Ограничения

README не приводит результатов оценки качества этой объединённой модели, поэтому её эффективность для конкретных задач не подтверждена в предоставленных данных.

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

GetCode-slerp

GetCode-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
        layer_range: [0, 32]
      - model: Salesforce/codegen25-7b-multi
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
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: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "mavihsrr/GetCode-slerp"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
c4e9a5c

0 моделей