/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
30,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
13 июл 2023

polylm-multialpaca-13b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Многоязычная модель на 13 млрд параметров, дообученная следовать простым инструкциям и генерировать текст.

101скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены21 июл 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

PolyLM-Multialpaca — языковая модель на 13 млрд параметров, дообученная на PolyLM-13B с помощью набора инструкций Multialpaca. Она предназначена для генерации текста по запросам и выполнения простых инструкций, в том числе на нескольких языках. В метаданных указаны архитектура GPT-2, библиотека PyTorch и контекст до 2048 токенов.

Модель может служить основой для простых помощников, генерации черновиков и ответов на одношаговые запросы. Карточка предупреждает о возможных галлюцинациях и токсичных ответах, а также отмечает слабую поддержку многоходового диалога и понимания контекста. Лицензия — Apache 2.0; перед применением рекомендуется отдельно оценить безопасность и справедливость для конкретного сценария.

Сценарии применения

  • генерация текста по короткому запросу
  • выполнение простых текстовых инструкций
  • подготовка черновиков на нескольких языках
  • создание одношагового чат-помощника

Ограничения

Возможны галлюцинации и токсичные ответы; многоходовой диалог и понимание контекста поддерживаются слабо. Перед применением нужно оценить безопасность и справедливость для конкретного сценария.

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

Model Card for PolyLM-Multialpaca

This model is finetuned on polyLM-13b using multialpaca (a self-instruction dataset)

Demo

Open

Bias, Risks, and Limitations

The information below in this section are copied from the model's official model card:

Our contributions are fully methodological: adding the support of multilingualism to LLM during training and SFT phases. It is unavoidable that PolyLM might exhibit several common deficiencies of language models, e.g. hallucination and toxicity. PolyLM should not be used directly in any application, without a prior assessment of safety and fairness concerns specific to the application.

This version activates the instruction-following capability of PolyLM through self-instruction, but currently, the training instructions are relatively simple and the support for abilities such as multi-turn dialogue, context understanding, CoT, Plugin, etc. is not very friendly. We are making efforts to develop a new version.

Citation

BibTeX:

@misc{wei2023polylm,
    title={PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model},
    author={Xiangpeng Wei and Haoran Wei and Huan Lin and Tianhao Li and Pei Zhang and Xingzhang Ren and Mei Li and Yu Wan and Zhiwei Cao and Binbin Xie and Tianxiang Hu and Shangjie Li and Binyuan Hui and Bowen Yu and Dayiheng Liu and Baosong Yang and Fei Huang and Jun Xie},
    year={2023},
    eprint={2307.06018},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
b651219

0 моделей