This repository contains the LongSpec model described in the paper 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-vicuna-7b-v1.5-16k
Модель генерации текста семейства LLaMA, связанная с методом LongSpec для ускорения спекулятивного декодирования длинного контекста.
124скачиваний 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 Vicuna 7B v1.5 16K — модель семейства LLaMA с 6,6 млрд параметров, опубликованная в репозитории sail/longspec-vicuna-7b-v1.5-16k. README связывает её с работой LongSpec о спекулятивном декодировании для длинного контекста с эффективной подготовкой черновика и проверкой. Метаданные указывают задачу генерации текста, библиотеку Transformers и формат safetensors.
Модель предназначена для генерации текста в сценариях, где применяют спекулятивное декодирование. README не уточняет конкретные прикладные задачи или языки. Метаданные указывают лицензию MIT и нативный контекст 4096 токенов; название репозитория содержит «16K», но это не подтверждает фактическую длину контекста модели.
Сценарии применения
- генерация текста с использованием спекулятивного декодирования
- эксперименты с ускорением декодирования длинного контекста
- исследование эффективной подготовки черновика и проверки при генерации
Ограничения
README не сообщает поддерживаемые языки и прикладные ограничения. Указанная в названии репозитория длина 16K не согласуется с метаданными о нативном контексте 4096 токенов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.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 015моделей
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
- e77784b