/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
19,8 млрд
Размер весов
41,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 дек 2024

Cipher-20B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Cipher-20B — англоязычная диалоговая модель HelpingAI для генерации, исправления и объяснения кода.

52скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены14 дек 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.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1994

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3744

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5378

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2953

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4003

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6032

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Cipher-20B — плотная причинная языковая модель на 19,8 млрд параметров семейства Qwen2, представленная HelpingAI. Она предназначена прежде всего для генерации кода и работы в формате диалога с техническими запросами. Модель обучена на коде, задачах программирования и технической документации, а также дообучена для работы с несколькими языками программирования, включая Python, JavaScript и C++.

Cipher-20B может создавать код, находить и исправлять распространённые ошибки и объяснять фрагменты кода. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные указывают на интерфейс вызова инструментов. Язык карточки — английский, а теги также отмечают поддержку английского.

Возможные ограничения: ответы могут быть многословными, длинная генерация кода может упереться в лимит токенов, а неоднозначные запросы могут приводить к неполным или ошибочным решениям. README заявляет, что модель избегает вредоносного кода. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием следует проверить условия в репозитории модели.

Сценарии применения

  • генерация кода по текстовому описанию
  • поиск и исправление распространённых ошибок в коде
  • объяснение фрагментов кода
  • ответы на технические вопросы о программировании

Ограничения

Модель может выдавать многословный код; длинная генерация может превысить лимит токенов, а неоднозначные запросы — привести к неполному или неверному решению.

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

🌟 About Cipher-20B

Cipher-20B is a 20 billion parameter causal language model designed for code generation.

💻 Implementation

Using Transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Load Cipher-20B
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HelpingAI/Cipher-20B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HelpingAI/Cipher-20B")

# Example usage
code_task = [
    {"role": "system", "content": "You are Cipher"},
    {"role": "user", "content": "Write a Python function to calculate the Fibonacci sequence."}
]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    code_task,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
)

outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=256,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
)

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

⚙️ Training Details

Training Data

  • Trained on a large dataset of code, programming tasks, and technical documentation.
  • Fine-tuned for multiple programming languages like Python, JavaScript, and C++.

Capabilities

  • Generates code in multiple languages.
  • Detects and corrects common coding errors.
  • Provides clear explanations of code.

⚠️ Limitations

  • May generate verbose code depending on the input.
  • Long code generation may exceed token limits.
  • Ambiguous instructions can lead to incomplete or incorrect code.
  • Prioritizes efficiency in code generation.

Safety

  • Avoids generating harmful or malicious code.
  • Will not assist with illegal or unethical activities.

📚 Citation

@misc{cipher2024,
  author = {Abhay Koul},
  title = {Cipher-20B: Your Ultimate Code Buddy},
  year = {2024},
  publisher = {HelpingAI},
  journal = {HuggingFace},
  howpublished = {\url{https://huggingface.co/HelpingAI/Cipher-20B}}
}

Built with dedication, precision, and passion by HelpingAI

Website • GitHub • Discord • HuggingFace

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
a01cc17

0 моделей