/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
23 ноя 2023

AceGPT-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Производная модели FreedomIntelligence/AceGPT-7B. Дообученная на основе LLaMA 2 модель на 7 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы преимущественно на арабском языке.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 ноя 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

Карточка модели Graceful6025/AceGPT-7B на Hugging Face совпадает с карточкой FreedomIntelligence/AceGPT-7B, поэтому описание составлено по ней.

AceGPT-7B — генеративная языковая модель, разработанная исследователями из Шэньчжэньского университета Китайского университета Гонконга, Шэньчжэньского института исследований больших данных и Университета науки и технологий имени короля Абдаллы. Это версия семейства AceGPT с 7 млрд параметров, дообученная на основе LLaMA 2 и ориентированная прежде всего на арабский язык. Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана архитектура LLaMA и контекст до 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы на арабском языке, в том числе для задач знаний и рассуждений. В карточке приведены оценки на арабских наборах Arabic MMLU и EXAMs; вариант AceGPT-chat отдельно описан как оптимизированный для диалогов, но этот репозиторий содержит базовую AceGPT-7B, а не chat-вариант. Модель опубликована в формате PyTorch под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на общие вопросы на арабском языке
  • генерация арабского текста по запросу
  • подготовка учебных ответов на арабском языке
  • решение вопросов по гуманитарным и общественным дисциплинам на арабском языке

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не описывает этот вариант как специализированную диалоговую модель; для диалоговых сценариев отдельно предусмотрен вариант AceGPT-chat.

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

AceGPT

AceGPT is a fully fine-tuned generative text model collection based on LlaMA2, particularly in the
Arabic language domain. This is the repository for the 7B pretrained model.


Model Details

We have released the AceGPT family of large language models, which is a collection of fully fine-tuned generative text models based on LlaMA2, ranging from 7B to 13B parameters. Our models include two main categories: AceGPT and AceGPT-chat. AceGPT-chat is an optimized version specifically designed for dialogue applications. It is worth mentioning that our models have demonstrated superior performance compared to all currently available open-source Arabic dialogue models in multiple benchmark tests. Furthermore, in our human evaluations, our models have shown comparable satisfaction levels to some closed-source models, such as ChatGPT, in the Arabic language.

Model Developers

We are from the School of Data Science, the Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ), the Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD), and the King Abdullah University of Science and Technology (KAUST).

Variations

AceGPT families come in a range of parameter sizes —— 7B and 13B, each size of model has a base category and a -chat category.

Input

Models input text only.

Output

Models output text only.

Model Evaluation Results

Experiments on Arabic MMLU and EXAMs. ' AverageBest ', ' STEM ', ' Humanities ', ' Social Sciences ' and ' Others (Business, Health, Misc)' belong to Arabic MMLU. Best performance is in bold and the second best is underlined.

ModelAverageSTEMHumanitiesSocial SciencesOthers (Business, Health, Misc)EXAMs
Bloomz Muennighoff et al. (2022)30.9532.3226.7135.8528.9533.89
Llama2-7B28.8128.4826.6829.8830.1823.48
Llama2-13B31.2531.0627.1135.531.3525.45
Jais-13B-base30.0127.8525.4239.727.0635.67
AceGPT-7B-base30.3626.6328.1735.1531.531.96
AceGPT-13B-base37.2635.1630.347.3436.2536.63
ChatGPT46.0744.1735.3361.2643.5245.63

Samples

Arabic MMLU (5-shot)

فيما يلي أسئلة الاختيار من متعدد (مع الإجابات) حول جبر تجريدي
سؤال: العثور على جميع قيم c في Z_3 بحيث يكون Z_3 [x]/(x^2+c) حقلًا.
A. 0
B. 1
C. 2
D. 3
إجابة: B

سؤال: البيان رقم 1 | إذا كان aH عنصرًا في مجموعة العوامل ، فإن | aH | يقسم | a |. البيان رقم 2 | إذا كانت H و K مجموعات فرعية لـ G ، فإن HK مجموعة فرعية لـ G.
A. صحيح ، صحيح
B. خطأ ، خطأ
C. صحيح ، خطأ
D. خطأ ، صحيح
إجابة: B

سؤال: العبارة 1 | كل عنصر من مجموعة يولد مجموعة دورية من المجموعة. العبارة 2 | المجموعة المتناظرة S_10 لديها 10 عناصر.
A. صحيح، صحيح
B. خطأ، خطأ
C. صحيح، خطأ
D. خطأ، صحيح
إجابة: C

سؤال: البيان 1| كل وظيفة من مجموعة محدودة على نفسها يجب أن تكون واحدة لكل مجموعة. البيان 2 | كل فرع فرعي لمجموعة أبيلية هو أبيلي.
A. صحيح, صحيح
B. خاطئ, خاطئ
C. صحيح, خاطئ
D. خاطئ, صحيح\nإجابة: A

سؤال: اعثر على خاصية الحلقة 2Z.
A. 0
B. 3
C. 12
D. 30
إجابة: A

سؤال: ما هو الدرجة للامتداد الميداني الناتج من Q(sqrt(2), sqrt(3), sqrt(18)) على Q؟
A. 0
B. 4
C. 2
D. 6
إجابة:",

You can get more detail at https://github.com/FreedomIntelligence/AceGPT/tree/main

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
bd31bd0

0 моделей