Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 32,3 млрд
Размер весов: 65,1 ГБ
Лицензия: Своя лицензия
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

chronoboros-33B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Конверсия в safetensors слитой модели Llama на 32,3 млрд параметров для гибкой генерации текста, ответы которой могут быть непредсказуемыми.

8скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 окт 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

morgul/chronoboros-33B — конверсия модели Henk717/chronoboros-33B в формат safetensors; по карточке, новых изменений кроме добавления этого формата нет. Исходная модель представляет собой слияние весов в равных долях Airoboros-33B-1.4 и Chronos-33B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 32,3 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, предназначенная для генерации текста и выполнения разных текстовых задач.

Карточка отмечает гибкость модели, но предупреждает о высокой вариативности ответов и нестабильной надёжности: результат может сильно различаться, поэтому модель не подходит тем, кому нужен последовательный и предсказуемый опыт. Репозиторий распространяется с лицензией other; конкретные условия этой лицензии в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

генерация разнообразных текстовых ответов
эксперименты с объединёнными языковыми моделями
выполнение текстовых задач общего назначения

Ограничения

Ответы сильно варьируются, а надёжность непоследовательна; модель не рекомендуется для сценариев, где важны предсказуемые результаты. Условия лицензии other в предоставленных данных не раскрыты.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

(This is a fork of Henk717/chronoboros-33B, to add safetensors, nothing more.)

This model was the result of a 50/50 average weight merge between Airoboros-33B-1.4 and Chronos-33B.

After prolonged testing we concluded that while this merge is highly flexible and capable of many different tasks, it has to much variation in how it answers to be reliable. Because of this the model relies on some luck to get good results, and is therefore not recommended to people seeking a consistent experience, or people sensitive to anticipation based addictions.

If you would like an improved version of this model that is more stable check out my Airochronos-33B merge.

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: e81ddc7