Языковая модель Llama на 3,3 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции с контекстом до 8192 токенов.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
KnutJaegersberg/LLongMA-3b-LIMA — языковая модель для генерации текста на базе архитектуры Llama. В карточке приведён пример формата Instruction/Response и результаты оценки на Open LLM Leaderboard. Модель содержит 3,3 млрд параметров, принимает контекст длиной до 8192 токенов и распространяется в формате PyTorch.
Модель подходит для генерации ответов на инструкции и общих текстовых запросов. В таблице оценки указаны результаты ARC и HellaSwag; подробные показатели остальных тестов в доступном фрагменте карточки не приведены. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но ограничивает коммерческое применение.
В карточке приведены лишь отдельные результаты бенчмарков, поэтому по ним нельзя надёжно оценить качество в широком круге задач. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Prompt example:
### Instruction:
How do you fine tune a large language model?
### Response:
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 33.66 |
| ARC (25-shot) | 39.08 |
| HellaSwag (10-shot) | 67.15 |
| MMLU (5-shot) | 26.43 |
| TruthfulQA (0-shot) | 34.71 |
| Winogrande (5-shot) | 63.38 |
| GSM8K (5-shot) | 0.3 |
| DROP (3-shot) | 4.57 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…