Характеристики

Контекст: 524 288 токенов
Параметры: 6,6 млрд
Размер весов: 13,5 ГБ
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 7 фев 2024

Ссылки

LWM-Text-512K

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Авторегрессионная модель на основе LLaMA 2 с контекстом 524 288 токенов для генерации текста и экспериментов с длинными документами.

27скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 фев 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

LWM-Text-512K — открытая авторегрессионная языковая модель, разработанная Large World Model на основе LLaMA 2 и обученная на отфильтрованной части Books3. Это плотная трансформерная модель с 6,6 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и работы с длинными последовательностями; максимальный контекст составляет 524 288 токенов.

Модель обучена в декабре 2023 года на 3 500 документах Books3 длиной от 500 тысяч до 1 миллиона токенов. Такой контекст делает её пригодной для экспериментов с длинными текстами и генерации продолжений больших документов. Карточка не описывает отдельную настройку для конкретного языка или прикладной области. Модель распространяется в формате PyTorch; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

генерация продолжения длинных документов
эксперименты с моделированием последовательностей до 524 тысяч токенов
создание текстовых продолжений по большим фрагментам книг

Ограничения

Обучение описано для ограниченной выборки из 3 500 документов Books3, поэтому данные не подтверждают широкое покрытие тем или языков. В доступных сведениях не приведены лицензия и оценка качества.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LWM-Text-512K Model Card

Model details

Model type: LWM-Text-512K is an open-source model trained from LLaMA-2 on a subset of Books3 filtered data. It is an auto-regressive language model, based on the transformer architecture.

Model date: LWM-Text-512K was trained in December 2023.

Paper or resources for more information: https://largeworldmodel.github.io/

License

Where to send questions or comments about the model: https://github.com/LargeWorldModel/lwm/issues

Training dataset

3500 subset of Books3 documents with 500K to 1M tokens

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: 7cef14d