This repository contains the LongSpec model presented in LongSpec: Long-Context Lossless Speculative Decoding with Efficient Drafting and Verification.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 14 фев 2025
Ссылки
longspec-longchat-7b-v1.5-32k
Плотная модель семейства Llama на 6,6 млрд параметров для генерации текста и экспериментов со спекулятивным декодированием.
199скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 июл 2025
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
LongSpec LongChat 7B v1.5 — модель семейства Llama с плотной архитектурой и примерно 6,6 млрд параметров. Репозиторий представляет модель, описанную в работе «LongSpec: Long-Context Lossless Speculative Decoding with Efficient Drafting and Verification»; в карточке не указаны авторы или отдельная организация-разработчик.
Модель предназначена для генерации текста. README связывает её с ускорением спекулятивного декодирования для длинного контекста, однако метаданные указывают нативное контекстное окно 4096 токенов. В репозитории размещены веса в формате safetensors для Transformers.
Лицензия — MIT. Данных о поддерживаемых естественных языках и ограничениях качества в карточке нет.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- эксперименты со спекулятивным декодированием
- исследование ускорения генерации языковыми моделями
Ограничения
Метаданные указывают нативный контекст 4096 токенов, несмотря на упоминание длинного контекста в названии работы. README не сообщает поддерживаемые языки или оценки качества.
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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaGlideDecoderLayer
- Ревизия весов
- d873d30