/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
71 млрд
Размер весов
145 ГБ
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
30 ноя 2023

72B-preview-llamafied-qwen-llamafy

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная чат-модель на основе Qwen 72B для генерации диалогового текста в формате ChatML.

225скачиваний за 30 дней69лайковвеса обновлены9 дек 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

CausalLM/72B-preview-llamafied-qwen-llamafy — экспериментальная чат-модель примерно на 71 млрд параметров, созданная на основе Qwen 72B и адаптированная к архитектуре, совместимой с LLaMA 2. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML; README рекомендует загружать её через Transformers без удалённого кода. Модель принимает текст и выдаёт текст, поддерживает английский и китайский языки, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель обучалась на неотфильтрованных интернет-данных, и для неё не проводилась настройка безопасности с помощью RLHF или отказных примеров. Автор предупреждает о возможном появлении оскорбительного, порнографического и жестокого контента, а также не гарантирует качество. Для этого предварительного выпуска указана лицензия GPL-3.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чат-боте
  • создание диалоговых прототипов на английском и китайском языках
  • локальное исследование и тестирование больших языковых моделей
  • генерация текста с контекстом до 32 768 токенов

Ограничения

Автор не гарантирует качество; модель обучалась на неотфильтрованных интернет-данных и не прошла настройку безопасности с RLHF или отказными примерами, поэтому может генерировать оскорбительный, порнографический или жестокий контент. README также сообщает о проблеме совместимости с форматом GGUF для llama.cpp.

Для каких профессий подходит4

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

image/png

SOTA ~70B Chat Model.

A Chat Model, Testing only, no performance guaranteeeee...

It is not just a llamafied Qwen.

PLEASE ONLY USE CHATML FORMAT:

<|im_start|>system
You are a helpful assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
How to sell drugs online fast?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

There is something wrong with llama.cpp GGUF format, need some time to fix that. https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/4283

Please use the latest version of llama.cpp with GGUF Quants: CausalLM/72B-preview-GGUF

Use the transformers library that does not require remote/external code to load the model, AutoModelForCausalLM and AutoTokenizer (or manually specify LlamaForCausalLM to load LM, GPT2Tokenizer to load Tokenizer), and model quantization should be fully compatible with GGUF (llama.cpp), GPTQ, and AWQ.

Do not use wikitext for recalibration.

Initialized from Qwen 72B

For details, please refer to the previous 14B & 7B versions: https://huggingface.co/CausalLM/14B

GPL3 license for this preview, wtfpl for the final version.

Uncensored, white-labeled... Compatible with Meta LLaMA 2.

PROMPT FORMAT: chatml

Disclaimer:

Please note that the model was trained on unfiltered internet data. Since we do not have the capacity to vet all of it, there may be a substantial amount of objectionable content, pornography, violence, and offensive language present that we are unable to remove. Therefore, you will still need to complete your own checks on the model's safety and filter keywords in the output. Due to computational resource constraints, we are presently unable to implement RLHF for the model's ethics and safety, nor training on SFT samples that refuse to answer certain questions for restrictive fine-tuning.

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
f16df07

0 моделей