Uploaded model
- Developed by: saksornr
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 6,6 млрд
- Размер весов
- 13,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- openthaigpt-1.0.0-7b-chat
- Опубликована
- 8 апр 2024
Ссылки
OpenThaiGPT-100-instruct-finetuned
Дообученная 6,6-миллиардная модель Llama для генерации текста и инструкционного диалога.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 апр 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
Модель разработана пользователем saksornr и дообучена на базе openthaigpt/openthaigpt-1.0.0-7b-chat. Это плотная причинно-языковая модель семейства Llama с 6,6 млрд параметров, представленная в формате Safetensors; при обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель предназначена для генерации текста и инструкционного диалога.
В метаданных указан контекст до 4096 токенов и английский язык. Лицензия Apache-2.0. Карточка не описывает обучающие данные и конкретную специализацию дообучения, поэтому пригодность для отдельных предметных областей по ней определить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые инструкции
- ведение текстового диалога
- создание черновиков и кратких текстов
Ограничения
Карточка не раскрывает обучающие данные и профиль дообучения, поэтому качество для конкретных тем и языков по имеющимся сведениям оценить нельзя. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
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
- eab0766