/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
283 млрд
Размер весов
357 ГБ
Архитектура
falcon · dense
Опубликована
8 сен 2023

falcon-180B-WizardLM_Orca

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Крупная модель Falcon, дообученная на основе Falcon-180B-chat с данными WizardLM-Orca для генерации текста и диалогов.

77скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 сен 2023

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

quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca — плотная авторегрессионная модель Falcon с архитектурой causal decoder-only, созданная quantumaikr на основе Falcon-180B-chat и обученная с использованием данных WizardLM-Orca. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; среди указанных в карточке языков — английский, немецкий, испанский и французский. В метаданных размер модели указан как 283,2 млрд параметров.

Для запуска в полной точности bfloat16 README указывает потребность примерно в восьми A100 с 80 ГБ памяти или эквивалентном оборудовании. Модель опубликована в формате safetensors; условия лицензии в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание связного текста по запросу
  • подготовка черновиков и пояснений
  • ответы на вопросы на английском, немецком, испанском и французском

Ограничения

Запуск в полной точности bfloat16 требует примерно восьми A100 с 80 ГБ памяти или эквивалентного оборудования. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

Для каких профессий подходит10

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

🇰🇷 quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca

quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca is a 180B parameters causal decoder-only model built by quantumaikr based on Falcon-180B-chat

How to Get Started with the Model

To run inference with the model in full bfloat16 precision you need approximately 8xA100 80GB or equivalent.

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model = "quantumaikr/falcon-180B-WizardLM_Orca"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    trust_remote_code=True,
    device_map="auto",
)
sequences = pipeline(
   "Girafatron is obsessed with giraffes, the most glorious animal on the face of this Earth. Giraftron believes all other animals are irrelevant when compared to the glorious majesty of the giraffe.\nDaniel: Hello, Girafatron!\nGirafatron:",
    max_length=200,
    do_sample=True,
    top_k=10,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
)
for seq in sequences:
    print(f"Result: {seq['generated_text']}")

Contact

🇰🇷 www.quantumai.kr

🇰🇷 hi@quantumai.kr [초거대언어모델 기술도입 문의환영]

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FalconForCausalLM
Ревизия весов
5c3e594

0 моделей