/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
24 сен 2023

GenAI-llama-2-13b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Инструкционная языковая модель 42MARU на базе LLaMA 2 для генерации текста и ответов на вопросы.

29скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 ноя 2023

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

42MARU/GenAI-llama-2-13b — языковая модель 42MARU на базе LLaMA 2, предназначенная для генерации текста и выполнения инструкций. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 12,9 млрд параметров; она опубликована в формате PyTorch и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Для обучения использовались датасеты в стиле Orca и Platypus. Модель подходит для диалоговых ответов и задач вопросно-ответного поиска, где запрос задаётся естественным языком. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag.

В метаданных указан английский язык. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования по ним определить нельзя. Результаты бенчмарков не гарантируют качество в конкретных прикладных сценариях.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые инструкции
  • ответы на вопросы в диалоговом интерфейсе
  • формулирование ответов на естественно-языковые поисковые запросы

Ограничения

Заявленный контекст ограничен 4096 токенами. Результаты бенчмарков не гарантируют качество на конкретных задачах.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GenAI-llama-2-13b

Model Details

Used Datasets

  • Orca-style dataset
  • Platypus

Prompt Template

### User:
{User}

### Assistant:
{Assistant}

Intruduce 42MARU

  • At 42Maru we study QA (Question Answering) and are developing advanced search paradigms that help users spend less time searching by understanding natural language and intention thanks to AI and Deep Learning.
  • About Us
  • Contact Us

Contribute

License

LICENSE.txt

USE_POLICY

USE_POLICY.md

Responsible Use Guide

Responsible-Use-Guide.pdf

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.56.03
ARC (25-shot)63.14
HellaSwag (10-shot)83.64
MMLU (5-shot)59.91
TruthfulQA (0-shot)56.21
Winogrande (5-shot)76.72
GSM8K (5-shot)9.4
DROP (3-shot)43.23

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
99440b6

0 моделей