/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Архитектура
llama · dense
Опубликована
1 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

AnLLM-EP-7B-PT

pangjh3
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на RedPajama-Data-1T-Sample модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 мар 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

AnLLM-EP-7B-PT — языковая модель семейства Llama, дообученная на базе Llama-2-7b-hf на выборке RedPajama-Data-1T-Sample. Модель разработана автором репозитория pangjh3; её архитектура — плотная авторегрессионная LlamaForCausalLM, размер — 6,6 млрд параметров, контекст — до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для продолжения текста и простых текстовых запросов. Карточка не приводит оценок качества, подробностей обучения или ограничений применимости, поэтому пригодность для конкретных сценариев требует отдельной проверки. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • продолжение заданного текста
  • генерация черновиков и фрагментов текста
  • получение ответов в текстовом формате

Ограничения

В карточке нет оценок качества и описания ограничений, поэтому результаты для целевых сценариев следует проверять отдельно.

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

allm-juhao-7b

This model is a fine-tuned version of Llama-2-7b-hf on the RedPajama-Data-1T-Sample 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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 34
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 32
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 512
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: constant_with_warmup
  • lr_scheduler_warmup_steps: 20
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.28.0.dev0
  • Pytorch 1.13.1+cu117
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.13.3

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
0b6b89b

0 моделей

    Создать бенчмарк