/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
25 июл 2023

llama2-coder-full

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на инструкциях по программированию модель Llama 2 для генерации кода и ответов на запросы разработчиков.

30скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены25 июл 2023

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

skar01/llama2-coder-full — языковая модель семейства Llama 2, дообученная на наборе CodeAlpaca 20K с помощью QLoRA и библиотеки PEFT. Модель предназначена для генерации кода и ответов на инструкции, связанные с программированием.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 6,6 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленный размер контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. В качестве базовой модели указана TinyPixel/Llama-2-7B-bf16-sharded.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому запросу
  • ответы на вопросы о программировании
  • выполнение инструкций по написанию кода
  • создание примеров кода

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Качество и поддерживаемые языки программирования отдельно не описаны.

Для каких профессий подходит7

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
97ded81

0 моделей