/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
jamba · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
21 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

jamba-1.9b-fine-tune-alpaca

neeleshg23
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тонкая настройка Jamba с 1,2 млрд параметров для генерации текста по запросу.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 ноя 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.

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

neeleshg23/jamba-1.9b-fine-tune-alpaca — авторская тонкая настройка модели семейства Jamba для генерации текста. В карточке она описана как дообученная версия репозитория neeleshg23/jamba-1.9b-fine-tune-alpaca на датасете, который не раскрыт. Архитектура — JambaForCausalLM с механизмом mixture of experts; указаны 1,2 млрд параметров и контекст до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. Карточка не сообщает конкретные сценарии, языки, результаты оценки или специальные возможности, поэтому пригодность для китайского языка по одному названию подтвердить нельзя. Веса опубликованы в формате safetensors для библиотеки Transformers. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по запросу
  • создание черновиков и ответов на текстовые инструкции
  • эксперименты с компактной моделью семейства Jamba

Ограничения

Датасет дообучения, языковая специализация и результаты оценки не описаны; название README само по себе не подтверждает качество на китайском языке. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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

jamba-1.9b-alpaca-chinese

This model is a fine-tuned version of neeleshg23/jamba-1.9b-fine-tune-alpaca on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
JambaForCausalLM
Ревизия весов
64ee78f

0 моделей

    Создать бенчмарк