/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Архитектура
gemma · dense
Базовая модель
Rudra-7b
Опубликована
23 мар 2024

Navrasa-2.0-Rudra-7b-dare-ties

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Объединённая модель Gemma на 8,2 млрд параметров для генерации текста на индийских языках и английском.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мар 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.

  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

Navrasa-2.0-Rudra-7b-dare-ties — объединённая языковая модель, созданная с помощью LazyMergekit из saucam/Rudra-7b и Indic-gemma-7b-finetuned-sft-Navarasa-2.0. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на индийских языках и английском. Модель использует архитектуру GemmaForCausalLM с плотной сетью, содержит 8,2 млрд параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Веса опубликованы в формате safetensors; при объединении применён метод DARE-TIES с маской int8 и типом данных bfloat16. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов на запросы на индийских языках
  • создание текстов на индийских языках и английском
  • диалоговое взаимодействие на индийских языках
  • продолжение текста на естественном языке

Ограничения

В предоставленных данных не описаны ограничения качества или поведения модели. Указан контекст до 8192 токенов; список конкретных поддерживаемых индийских языков в метаданных отсутствует.

Для каких профессий подходит6

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

Navrasa-2.0-Rudra-7b-dare-ties

Navrasa-2.0-Rudra-7b-dare-ties is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

models:
  - model: saucam/Rudra-7b
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.4
    # No parameters necessary for base model
  - model: Telugu-LLM-Labs/Indic-gemma-7b-finetuned-sft-Navarasa-2.0
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.6
merge_method: dare_ties
base_model: Telugu-LLM-Labs/Indic-gemma-7b-finetuned-sft-Navarasa-2.0
parameters:
  int8_mask: true
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "saucam/Navrasa-2.0-Rudra-7b-dare-ties"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
c64c37c

0 моделей