/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
138 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
1 мар 2024

Jallabi-34B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Плотная языковая модель Llama на 33,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом 4096 токенов.

113скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены15 авг 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6023

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0521

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4822

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4682

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3389

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3529

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Jallabi-34B — плотная языковая модель семейства Llama от AbacusResearch для генерации текста и диалогов. В репозитории находятся только веса языковой части: энкодер CLIP удалён, поэтому модель загружается как LlamaForCausalLM.

Модель содержит 33,9 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной 4096 токенов. В README приведены результаты Open LLM Leaderboard, включая средние оценки 70,73 и 25,97 в двух наборах испытаний.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. README не сообщает, на какой базовой модели основаны веса; по имеющимся данным нельзя определить специальные ограничения применения или качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • подготовка связного текста по запросу
  • продолжение заданного текста

Ограничения

В репозитории удалён энкодер CLIP, поэтому доступны только языковые веса. Контекст ограничен 4096 токенами; языки и специализированные области применения в источниках не определены.

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

These are llama only weights of https://huggingface.co/liuhaotian/llava-v1.6-34b . The Clip encoder part is removed and and this model is llama weights only that can be loaded using LlamaForCausalLM. Which indirectly is a https://huggingface.co/NousResearch/Nous-Hermes-2-Yi-34B licence.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.70.73
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)66.04
HellaSwag (10-Shot)83.81
MMLU (5-Shot)76.40
TruthfulQA (0-shot)51.46
Winogrande (5-shot)81.45
GSM8k (5-shot)65.20

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.25.97
IFEval (0-Shot)35.29
BBH (3-Shot)43.62
MATH Lvl 5 (4-Shot)3.93
GPQA (0-shot)11.86
MuSR (0-shot)20.24
MMLU-PRO (5-shot)40.91

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1ad8f9e

0 моделей