/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
12 янв 2024

PiVoT-SUS-RP

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на частном наборе данных модель Llama с 33,9 млрд параметров для генерации текста.

72скачиваний за 30 дней5лайковвеса 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

PiVoT-SUS-RP — текстовая генеративная модель семейства Llama, разработанная автором репозитория maywell. Она основана на SUS-34B и дообучена методом LoRA на закрытом частном наборе данных. Модель содержит 33,9 млрд параметров, поддерживает контекст до 8192 токенов и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста; конкретные сценарии обучения и специализация набора данных не раскрыты, поэтому пригодность для узких задач по имеющимся сведениям определить нельзя. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка сообщает об использовании Unsloth при обучении.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков и формулировок

Ограничения

Данные обучения закрытые, поэтому специализация и охват знаний модели не описаны. Карточка не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Для каких профессий подходит5

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

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
1b3a5c9

0 моделей