/ Модель

Характеристики

Архитектура
llama · dense
Опубликована
31 мар 2024

aws

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

unslothai/aws — модель или репозиторий на Hugging Face, опубликованный аккаунтом Unsloth Backup Account, связанным с разработчиком Unsloth.

96 537скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 июл 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 «Эмбеддинги» — 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

В карточке модель классифицирована как Feature Extraction и предназначена для извлечения признаковых представлений из входного текста с использованием библиотеки Transformers. Для загрузки указаны AutoTokenizer и AutoModel, а также pipeline с задачей feature-extraction.

Ключевые характеристики ограниченно документированы: указаны форматы Safetensors и F32, теги Transformers и llama, однако размер модели отображается как 0 параметров. Архитектура, поддерживаемые языки, максимальная длина контекста и модальности не описаны. Модель не развернута у доступных Inference Providers, поэтому практическая доступность готового inference-сервиса ограничена.

Лицензия и условия использования в карточке модели не указаны. Из-за отсутствия подробной model card нельзя надежно оценить качество, сильные стороны, ограничения или пригодность для конкретных прикладных сценариев.

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

We log statistics to see if any envs are breaking

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaModel
Ревизия весов
66e4c14

0 моделей