/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
5,8 млрд
Размер весов
12,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
31 янв 2024

yi-6b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели unsloth/gemma-2b-it. Разговорная модель Gemma с 2,5 млрд параметров для генерации текста и диалогов на английском языке.

30скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены22 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

Карточка модели unsloth/yi-6b на Hugging Face совпадает с карточкой unsloth/gemma-2b-it, поэтому описание составлено по ней.

unsloth/gemma-2b-it — разговорная версия модели Gemma, размещённая Unsloth. Это плотная авторегрессионная языковая модель класса GemmaForCausalLM с 2,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалоге и продолжения текста. Метаданные указывают поддержку чата, английский язык и контекст до 8192 токенов; модель распространяется в формате safetensors и использует библиотеку Transformers.

Модель подходит для создания диалоговых помощников, генерации ответов и текстовых прототипов. README Unsloth описывает шаблоны для conversational-обучения, включая ShareGPT ChatML и Vicuna, и указывает, что их ноутбуки позволяют дообучать и экспортировать модели; это относится к инструментарию Unsloth, а не подтверждает дополнительное обучение именно данного чекпойнта. Лицензия модели — Apache-2.0.

Карточка не приводит результатов оценивания качества или конкретных ограничений применения, поэтому пригодность для заданной задачи следует проверять отдельно. Английский указан как язык карточки и тег модели; поддержка других естественных языков не подтверждена.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-бота
  • генерация ответов в диалоге
  • продолжение текста по заданной подсказке
  • создание прототипа текстового помощника

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценивания качества, поэтому надёжность для конкретных сценариев нужно проверять отдельно. Поддержка языков помимо английского не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Finetune Mistral, Gemma, Llama 2-5x faster with 70% less memory via Unsloth!

✨ Finetune for Free

All notebooks are beginner friendly! Add your dataset, click "Run All", and you'll get a 2x faster finetuned model which can be exported to GGUF, vLLM or uploaded to Hugging Face.

Unsloth supportsFree NotebooksPerformanceMemory use
Gemma 7b▶️ Start on Colab2.4x faster58% less
Mistral 7b▶️ Start on Colab2.2x faster62% less
Llama-2 7b▶️ Start on Colab2.2x faster43% less
TinyLlama▶️ Start on Colab3.9x faster74% less
CodeLlama 34b A100▶️ Start on Colab1.9x faster27% less
Mistral 7b 1xT4▶️ Start on Kaggle5x faster*62% less
DPO - Zephyr▶️ Start on Colab1.9x faster19% less

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b8fc6c2

0 моделей