Uploaded model
- Developed by: wonseokchoi1
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
- Опубликована
- 2 авг 2024
Ссылки
ContY-v0.2-8B
Дообученная 8-миллиардная модель Llama 3.1 для генерации текста и диалогов на английском языке.
23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 авг 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 «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
ContY-v0.2-8B — языковая модель на архитектуре Llama, разработанная wonseokchoi1 и дообученная на базе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; в метаданных также отмечен интерфейс вызова инструментов.
Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста составляет 131 072 токена, язык карточки — английский. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README сообщает об использовании Unsloth и библиотеки TRL при обучении; подробности датасета и специализированных областей применения не приведены.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чат-боте
- составление и продолжение текстов на английском языке
- диалоговое взаимодействие с поддержкой вызова инструментов
Ограничения
В карточке не описаны обучающие данные и результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев не подтверждена.
Для каких профессий подходит7
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
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
- f5cec28