Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 32,3 млрд
- Размер весов
- 65,1 ГБ
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 22 мая 2023
Ссылки
guanaco-33b-merged
Guanaco 33B — исследовательская чат-модель на базе LLaMA для генерации текста и ответов на инструкции.
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
timdettmers/guanaco-33b-merged — крупная языковая модель семейства Guanaco, разработанная Tim Dettmers и основанная на LLaMA. Guanaco — это чат-модели, дообученные методом 4-bit QLoRA на наборе данных OASST1; данная версия содержит объединённые веса для варианта на 33 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия с пользователем.
Модель использует архитектуру LLaMA и поддерживает задачу text-generation через Transformers и совместимые средства инференса. Согласно метаданным, размер составляет 32,3 млрд параметров, а native context — 2048 токенов. Основной сценарий применения — исследовательские эксперименты с локальными чат-ботами, ответами на инструкции и генерацией текста.
Модель может выдавать проблематичные или неточные ответы и не предназначена для неконтролируемого использования в критически важных системах. В карточке семейства Guanaco также отмечено, что 4-битный инференс может быть медленным. Лицензия для объединённой версии надёжно не установлена по доступным источникам.
Сценарии применения
- диалоговый чат-бот
- ответы на пользовательские инструкции
- генерация свободного текста
- локальный запуск LLM
- исследование открытых чат-моделей
Ограничения
Модель может генерировать неточные или проблематичные ответы и предназначена прежде всего для исследовательского использования. 4-битный инференс может быть медленным; контекст ограничен 2048 токенами.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- b2e78a9