Характеристики

Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 7 июл 2024

Ссылки

vram-20

ЭмбеддингиТекст → embedding3 профессии

unslothai/vram-20 — модель из репозитория unslothai, связанного с Unsloth Backup Account. На Hugging Face она помечена как модель для задачи Feature Extraction и предназначена для получения признаковых представлений текста через библиотеку Transformers.

2 687скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Эмбеддинги» — 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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 указаны совместимость с Transformers, формат Safetensors, тип тензоров F32 и тег llama. Для загрузки предлагаются AutoTokenizer и AutoModel; размер модели отображается как 0 параметров, поэтому достоверно определить её архитектуру, фактический размер, языки, длину контекста и модальности невозможно. README модели пуст, сведения о специализированных сильных сторонах, ограничениях и результатах оценки отсутствуют.

Лицензия в доступных данных не указана. Модель не развернута ни одним из перечисленных Inference Providers, поэтому условия размещённого провайдерского доступа также не определены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.3Универсальные способностиИзвлечение и структурирование данныхAI помогает превращать разрозненные данные в структуру, пригодную для поиска, аналитики и автоматизации.18 задач25 791модель I.12Универсальные способностиРекомендации и персонализацияAI помогает подбирать релевантные варианты и адаптировать опыт под конкретного человека или ситуацию.15 задач7 627моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaModel
Ревизия весов: f9c03bb