/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
6 фев 2024

34b-beta

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 34-миллиардная модель семейства LLaMA для генерации текста и диалогов с контекстом до 200 000 токенов.

8 597скачиваний за 30 дней67лайковвеса обновлены25 мая 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.

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5325

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5591

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3749

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3043

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0483

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3465

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CausalLM/34b-beta — экспериментальная плотная языковая модель семейства LLaMA с 33,9 млрд параметров от разработчика под именем CausalLM. Она предназначена для генерации текста и диалогов в формате ChatML; заявленная длина контекста составляет 200 000 токенов. В репозитории представлены веса Safetensors, а для запуска автор рекомендует Transformers.

В карточке описаны проблемы с точностью весов, из-за которых качество генерации может снижаться, особенно при использовании ускоренных сред инференса вроде vLLM. Автор временно не рекомендует такие среды и отмечает, что модель всё ещё требует исправлений и переобучения. Указанная лицензия — GPL-3.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в формате ChatML
  • ведение текстового диалога
  • продолжение заданного текста

Ограничения

Автор сообщает о проблемах точности весов и снижении качества в ускоренных средах инференса, включая vLLM; для запуска рекомендуется Transformers. Модель обозначена как beta и требует исправлений.

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

CausalLM 34B β

Demo:

PROMPT FORMAT:

chatml

There are some issues with the model weights in terms of precision. In the next version update, we will roll back some progress and retrain to fix these issues as soon as possible.

Please note: Do not use "accelerated inference frameworks" like VLLM temporarily. Instead, use Transformers for inference. Otherwise, due to precision issues, the output quality will be significantly degraded. If you need faster inference, you can consider using the q8_0 quantization (faster and better than bf16 vllm for this model only) with llama.cpp temporarily or wait for the official version. To be fixed in the upcoming next version update.

no repetition_penalty!

Please do not use wikitext for quantization calibration because all wikitext have been re-aligned on synthetic dataset, and its distribution differs significantly from the original wikitext.

MT-Bench: 8.5

mt-bench

Some contamination detection if you want to check:

ModelsMMLU (ref: llama7b)TBA
microsoft/Orca-2-7b0.77
mistralai/Mistral-7B-v0.10.46
CausalLM/34b-beta0.38
01-ai/Yi-6B-200K0.3

data from https://huggingface.co/spaces/Yeyito/llm_contamination_detector

It should be safe. It was not trained on the benchmark, but the contamination of the training dataset is unavoidable due to cost constraints.

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
0429951

0 моделей