/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
68,7 млрд
Размер весов
138 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мая 2024

Llama-2-70B-chat-hf-dmcvs-full

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Производная модели fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4. Дообученная компактная модель Llama для генерации текста и диалогового общения.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 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 vicaloy/Llama-2-70B-chat-hf-dmcvs-full на Hugging Face совпадает с карточкой fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4, поэтому описание составлено по ней.

fungamer2/test-autotrain-thinkdial-4 — языковая модель семейства Llama, дообученная разработчиком с помощью AutoTrain на наборе fungamer2/test_reasoning_sft. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; метаданные также отмечают поддержку чата. Модель содержит 361,8 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена.

Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнять в карточке модели. Карточка не сообщает конкретные языки или специализацию набора данных; качество генерации и пригодность для отдельных задач по имеющимся сведениям оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • создание продолжений текста
  • разработка диалогового прототипа

Ограничения

Языки и фактические возможности обучения на reasoning-данных не описаны в README. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить условия в карточке модели.

Для каких профессий подходит4

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

Model Trained Using AutoTrain

This model was trained using AutoTrain. For more information, please visit AutoTrain.

Usage


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "PATH_TO_THIS_REPO"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
    torch_dtype='auto'
).eval()

# Prompt content: "hi"
messages = [
    {"role": "user", "content": "hi"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation=messages, tokenize=True, add_generation_prompt=True, return_tensors='pt')
output_ids = model.generate(input_ids.to('cuda'))
response = tokenizer.decode(output_ids[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)

# Model response: "Hello! How can I assist you today?"
print(response)

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
d45b67c

0 моделей