Характеристики

Контекст: 65 536 токенов
Параметры: 6,6 млрд
Размер весов: 13,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 6 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

lloma_step200

yyh0901

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Плотная Llama-модель примерно на 6,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 65 536 токенов.

57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 апр 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.

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

yyh0901/lloma_step200 — причинная языковая модель семейства Llama, опубликованная пользователем yyh0901. По конфигурации это плотная decoder-only модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 6,6 млрд параметров. Карточка указывает на увеличенное окно контекста до 65 536 токенов с динамическим масштабированием RoPE.

Модель предназначена для генерации текста и продолжения текстовых запросов. В конфигурации указан путь к исходной модели meta-llama/Llama-2-7b-hf; название lloma_step200 также предполагает сохранение на шаге 200, но README не объясняет назначение этого шага или результаты обучения. Поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев по карточке оценить нельзя.

Модель принимает текст и генерирует текст; отдельные языки в карточке не заявлены. Файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

продолжение текстового запроса
генерация черновиков текста
ответы на текстовые запросы
эксперименты с длинным контекстом

Ограничения

README не описывает качество, обучающие данные или назначение шага 200, поэтому пригодность для конкретных задач не подтверждена. Языковая поддержка отдельно не указана.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

"_name_or_path": "/data/yyh/model/models--meta-llama--Llama-2-7b-hf", "architectures": [ "LlamaForCausalLM" ], "attention_bias": false, "attention_dropout": 0.0, "bos_token_id": 1, "eos_token_id": 2, "hidden_act": "silu", "hidden_size": 4096, "initializer_range": 0.02, "intermediate_size": 11008, "max_position_embeddings": 65536, "model_type": "llama", "num_attention_heads": 32, "num_hidden_layers": 32, "num_key_value_heads": 32, "pad_token_id": 0, "pretraining_tp": 1, "rms_norm_eps": 1e-05, "rope_scaling": { "factor": 16.0, "type": "dynamic" }, "rope_theta": 10000.0, "tie_word_embeddings": false, "torch_dtype": "bfloat16", "transformers_version": "4.39.2", "use_cache": true, "vocab_size": 32000

Enlonged context length

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 0b8c98c