/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Опубликована
11 июн 2024

tabula-8b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

TabuLa-8B — модель на базе Llama 3 для классификации и интервальной регрессии по табличным данным.

157скачиваний за 30 дней29лайковвеса обновлены1 июл 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

TabuLa-8B (Tabular Llama-8B) — модель на основе Meta Llama 3, разработанная для прогнозирования по табличным данным. Она предназначена для классификации и регрессии с разбиением целевых значений на интервалы; модель обучена с помощью rtfm на наборе данных T4. Архитектура — плотная LlamaForCausalLM с 7,5 млрд параметров, контекст — до 8192 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и позволяет загружать модель через Transformers.

Модель подходит для переноса языкового моделирования на задачи предсказания по таблицам. Карточка описывает её как базовую модель для таких задач, но не приводит подробностей о метриках или ограничениях оценки. Язык в метаданных — английский. Лицензия — Llama 3.

Сценарии применения

  • классификация строк табличного набора данных
  • прогнозирование числовых значений с разбиением на интервалы
  • перенос обучения языковой модели на табличные задачи

Ограничения

Карточка не приводит метрики качества или подробности об ограничениях модели; заявленные задачи ограничены классификацией и регрессией с разбиением на интервалы.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This repository contains the TabuLa-8B (Tabular Llama-8B) model. TabuLa-8B is a foundation model for prediction (classification and binned regression) on tabular data.

TabuLa-8B is described in the paper "Large Scale Transfer Learning for Tabular Data via Language Modeling."

For more details on the model, see the paper, which includes a Model Card detailing the model architecture, training, and evaluation. TabuLa-8B was trained with rtfm, using the T4 dataset.

TabuLa-8B is built with Meta Llama 3.

Usage and Examples

You can load the model with transformers via

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mlfoundations/tabula-8b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mlfoundations/tabula-8b")

For more information on how to prepare data and run inference (including a demo notebook for performing inference on your data), see the examples in rtfm.

License and Terms of Use

TabuLa-8B is fine-tuned from the Llama-3 8B model. As a result, we release it under the Llama 3 license, and by using the model you agree to abide by the Llama 3 Community License Agreement and the Llama 3 Acceptable Use Policy.

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
7fab8a2

0 моделей