/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26,2 ГБ
Лицензия
GPL 3.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 июн 2023

Ziya-LLaMA-13B-v1.1

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Ziya-LLaMA-13B-v1.1 — доработанная 13-миллиардная модель семейства LLaMA для генерации текста, ответов на вопросы и математических задач на английском и китайском языках.

182скачиваний за 30 дней53лайкавеса обновлены21 июн 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

Ziya-LLaMA-13B-v1.1 是 IDEA-CCNL 姜子牙系列的 доработанная версия модели Ziya-LLaMA-13B-v1. Разработчики изменили соотношение данных для дообучения и применили улучшенную стратегию обучения с подкреплением, чтобы повысить точность ответов на вопросы, математические способности и безопасность. Модель основана на плотной архитектуре LLaMA с 12,9 млрд параметров и предназначена для генерации текста, включая диалоговые сценарии и решение задач на естественном языке. Поддерживает английский и китайский языки; нативная длина контекста — 2048 токенов.

Для публикации полных весов требуется учитывать ограничения лицензии исходных весов LLaMA и следовать инструкции по их объединению. Репозиторий указывает лицензию GPL-3.0; для использования также описаны зависимости PyTorch и Transformers. Качество и безопасность улучшены относительно Ziya-LLaMA-13B-v1, однако карточка не приводит количественных оценок, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском и китайском языках
  • диалоговый помощник на основе генерации текста
  • решение математических задач в текстовом формате
  • генерация и продолжение текста
  • проверка ответов и инструкций с учетом заявленных улучшений безопасности

Ограничения

Нативный контекст ограничен 2048 токенами. Полные веса нельзя публиковать напрямую из-за лицензионных ограничений исходной LLaMA; для их использования требуется выполнить описанное авторами объединение.

Для каких профессий подходит9

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

Ziya-LLaMA-13B-v1.1

(LLaMA权重的许可证限制,我们无法直接发布完整的模型权重,用户需要参考使用说明进行合并)

姜子牙系列模型

简介 Brief Introduction

我们对Ziya-LLaMA-13B-v1模型进行继续优化,推出开源版本Ziya-LLaMA-13B-v1.1。通过调整微调数据的比例和采用更优的强化学习策略,本版本在问答准确性、数学能力以及安全性等方面得到了提升,详细能力分析如下图所示。

We have further optimized the Ziya-LLaMA-13B-v1 model and released the open-source version Ziya-LLaMA-13B-v1.1. By adjusting the proportion of fine-tuning data and adopting a better reinforcement learning strategy, this version has achieved improvements in question-answering accuracy, mathematical ability, and safety, as shown in the following figure in detail.

软件依赖

pip install torch==1.12.1 tokenizers==0.13.3 git+https://github.com/huggingface/transformers

使用 Usage

请参考Ziya-LLaMA-13B-v1的使用说明。

注意:合并后默认会生成3个.bin文件,md5值依次为59194d10b1553d66131d8717c9ef03d6、cc14eebe2408ddfe06b727b4a76e86bb、4a8495d64aa06aee96b5a1cc8cc55fa7。

Please refer to the usage for Ziya-LLaMA-13B-v1.

Note: After merging, three .bin files will be generated by default, with MD5 values of 59194d10b1553d66131d8717c9ef03d6, cc14eebe2408ddfe06b727b4a76e86bb, and 4a8495d64aa06aee96b5a1cc8cc55fa7, respectively.

微调示例 Finetune Example

Refer to ziya_finetune

推理量化示例 Inference & Quantization Example

Refer to ziya_inference

引用 Citation

如果您在您的工作中使用了我们的模型,可以引用我们的论文:

If you are using the resource for your work, please cite the our paper:

@article{fengshenbang,
  author    = {Jiaxing Zhang and Ruyi Gan and Junjie Wang and Yuxiang Zhang and Lin Zhang and Ping Yang and Xinyu Gao and Ziwei Wu and Xiaoqun Dong and Junqing He and Jianheng Zhuo and Qi Yang and Yongfeng Huang and Xiayu Li and Yanghan Wu and Junyu Lu and Xinyu Zhu and Weifeng Chen and Ting Han and Kunhao Pan and Rui Wang and Hao Wang and Xiaojun Wu and Zhongshen Zeng and Chongpei Chen},
  title     = {Fengshenbang 1.0: Being the Foundation of Chinese Cognitive Intelligence},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/2209.02970},
  year      = {2022}
}

You can also cite our website:

欢迎引用我们的网站:

@misc{Fengshenbang-LM,
  title={Fengshenbang-LM},
  author={IDEA-CCNL},
  year={2021},
  howpublished={\url{https://github.com/IDEA-CCNL/Fengshenbang-LM}},
}

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
217da7b

0 моделей