/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
69,3 млрд
Размер весов
140 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
aquila · dense
Опубликована
27 ноя 2023

AquilaChat2-70B-Expr

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Чат-модель BAAI семейства Aquila2 для генерации диалоговых ответов и другого текста.

229скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены13 июл 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

AquilaChat2-70B-Expr — диалоговая языковая модель из семейства Aquila2, разработанного BAAI. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой AquilaForCausalLM и примерно 69,3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в формате чата. Для неё указан контекст до 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате PyTorch.

Модель подходит для диалоговых ответов и других сценариев генерации текста. В README она названа чат-моделью, но дополнительных сведений о её языковой специализации и результатах оценки качества нет. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с лицензией в репозитории.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • ответы на вопросы в текстовом чате

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия обозначена как other, поэтому перед использованием нужно проверить её условия в репозитории.

Для каких профессий подходит7

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

Aquila_logo

We opensource our Aquila2 series, now including Aquila2, the base language models, namely Aquila2-7B, Aquila2-34B and Aquila2-70B-Expr , as well as AquilaChat2, the chat models, namely AquilaChat2-7B, AquilaChat2-34B and AquilaChat2-70B-Expr, as well as the long-text chat models, namely AquilaChat2-7B-16k and AquilaChat2-34B-16k

The additional details of the Aquila model will be presented in the official technical report. Please stay tuned for updates on official channels.

Quick Start

1. Inference

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
from transformers import BitsAndBytesConfig

model_info = "BAAI/AquilaChat2-70B-Expr"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_info, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16)
model.eval()
text = "请给出10个要到北京旅游的理由。"
from predict import predict
out = predict(model, text, tokenizer=tokenizer, max_gen_len=200, top_p=0.95,
              seed=1234, topk=100, temperature=0.9, sft=True,
              model_name="AquilaChat2-70B")
print(out)

License

Aquila2 series open-source model is licensed under BAAI Aquila Model Licence Agreement

Acknowledgements

This work is supported by the National Science and Technology Major Project (No. 2022ZD0116300). 本项目受新一代人工智能国家科技重大专项(No. 2022ZD0116300)支持。

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Нельзя запустить

Архитектура aquila неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
AquilaForCausalLM
Ревизия весов
01b3a04

0 моделей