/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
20,9 млрд
Размер весов
42,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
16 мар 2024

alignment_model_test

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тестовая англоязычная Llama-модель на 20,9 млрд параметров, дообученная на инструкции и предпочтения для генерации текста.

67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 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.

  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

4season/alignment_model_test — тестовая версия языковой модели с настройкой на следование инструкциям и выравнивание предпочтений. В карточке указаны обучение методом Direct Preference Optimization (DPO) и линейное слияние моделей после обучения. Метаданные описывают плотную архитектуру семейства Llama на 20,9 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов; модель принимает и генерирует текст на английском языке.

Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев. Используются веса Safetensors, лицензия Apache-2.0. README обозначает модель как тестовую версию, поэтому её зрелость и качество ответов могут быть ограничены.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые инструкции
  • диалоговые ответы на английском языке
  • эксперименты с DPO-выравниванием языковой модели

Ограничения

Карточка обозначает модель как тестовую версию; практическое качество и надёжность не описаны. Подтверждена поддержка английского языка, другие языки не заявлены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

4season/model_eval_test

Introduction

This model is test version, alignment-tuned model.

We utilize state-of-the-art instruction fine-tuning methods including direct preference optimization (DPO). After DPO training, we linearly merged models to boost performance.

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
e4542c2

0 моделей