Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 2,6 млрд
- Размер весов
- 5,4 ГБ
- Лицензия
- Llama 2
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 16 дек 2023
Ссылки
dopeyshearedplats-2.7b-v1
Экспериментальная Llama-модель на 2,6 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции в формате Alpaca.
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
DopeyShearedPlats-2.7b — экспериментальная модель генерации текста, созданная автором vihangd как DPO-дообучение Sheared-Platypus 2.7B с помощью Alpaca-QLoRA. Она предназначена для генерации ответов и следования инструкциям в формате Alpaca; в карточке указаны обучающие данные в стиле Alpaca и соответствующий шаблон запросов. Модель построена на плотной архитектуре LlamaForCausalLM, содержит 2,6 млрд параметров и имеет контекст до 4096 токенов.
Доступен формат PyTorch, лицензия — Llama 2. Карточка не приводит результатов оценки качества или ограничений, кроме экспериментального статуса.
Сценарии применения
- генерация ответов на инструкции в формате Alpaca
- создание текста по текстовой подсказке
- эксперименты с DPO-дообучением небольших языковых моделей
Ограничения
Модель обозначена как экспериментальная; в карточке нет результатов оценки качества, поэтому её пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- c125218