This is a model merged with trained qlora.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 27 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 6 июл 2023
Ссылки
danbooru-llama
Модель Llama на 6,6 млрд параметров, объединённая с обученной QLoRA, для генерации текста.
29скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 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.
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.
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
qwopqwop/danbooru-llama — языковая модель семейства Llama на 6,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста. По карточке, модель объединена с обученной QLoRA; она работает с текстом и имеет контекст 2048 токенов. Название указывает на связь с Danbooru, однако карточка не описывает конкретные сценарии использования или специализацию модели.
Модель опубликована в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия и подробные сведения о данных обучения в доступной карточке не приведены, поэтому условия использования и ограничения обучения определить нельзя.
Сценарии применения
- генерация текста по текстовому запросу
- продолжение текстового фрагмента
- эксперименты с генерацией текста на базе Llama
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не сообщает лицензию, языки и подробности специализации или обучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 7a4a998