Uploaded model
- Developed by: xammi
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : xammi/municipal-prediction-merged-llama-model-v1.0
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
- municipal-prediction-merged-llama-model-v1.0
- Опубликована
- 12 ноя 2024
Ссылки
MunicipalPredictionModel-Llama3
Дообученная модель Llama с 7,5 млрд параметров для генерации текста в задачах муниципального прогнозирования.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 ноя 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
MunicipalPredictionModel-Llama3 — дообученная текстовая генеративная модель семейства Llama, разработанная xammi на основе xammi/municipal-prediction-merged-llama-model-v1.0. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат весов safetensors; заявленная длина контекста — 131 072 токена.
Модель предназначена для генерации текста в задачах муниципального прогнозирования. Карточка не раскрывает конкретные сценарии прогнозирования, обучающие данные или инструкции по использованию. Обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки Hugging Face TRL. Поддерживаемый язык по метаданным — английский. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста для задач муниципального прогнозирования
- подготовка текстовых прогнозов по муниципальной тематике
- создание черновиков ответов по муниципальному прогнозированию
Ограничения
Карточка не описывает конкретные виды прогнозов, обучающие данные или оценку качества модели.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделейIII.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделейIII.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей
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
- 58c4270