Модель чата Фаро фокусируется на практичности и моделировании длительного контекста. Он выполняет различные последующие задачи с более высоким качеством, обеспечивая стабильные и надежные результаты, даже если входные данные содержат длинные документы или сложные инструкции. Фаро без проблем работает как на английском, так и на китайском языках. Faro-Yi-9B — это улучшенный Yi-9B-200K с обширной настройкой инструкций на Fusang-V1. По сравнению с Yi-9B-200K, Faro-Yi-9B получил больше возможностей в различных последующих задачах и долгоконтекстном моделировании благодаря крупномасштабным синтетическим данным в Fusang-V1. Как и Yi-9B-200K, Faro-Yi-9B поддерживает длину контекста до 200 КБ. Faro-Yi-9B использует шаблон чата и хорошо работает как в коротком, так и в длинном контексте. Для более длинных входных данных с объемом видеопамяти менее 24 ГБ я рекомендую использовать vLLM, чтобы получить максимальное приглашение 32 КБ. Установка kvcachedtype=»fp8e5m2″ позволяет использовать длину ввода 48 КБ. Кроме того, 4-битное квантование AWQ может увеличить длину входного сигнала до 160 КБ, хотя и с некоторым влиянием на производительность. Отрегулируйте аргумент maxmodellen в vLLM или config.json, чтобы избежать OOM. Faro-Yi-9B расширяет свои возможности по сравнению с Yi-9B-200K по большинству параметров, особенно в моделировании на большие расстояния и двуязычном (английском, китайском) понимании. Фару конкурентоспособен…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: wenbopan
Теги: llama, conversational, zh, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 15 | Загрузок: 8,264
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
