/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Orca-2-13b
Опубликована
22 дек 2023

Orca-2-13b-SFT-v6

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная 13-миллиардная модель Orca 2 для ответов на инструкции, рассуждений, суммаризации и генерации кода.

52скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены4 мар 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 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

Locutusque/Orca-2-13b-SFT-v6 — плотная языковая модель семейства LLaMA, созданная полным дообучением microsoft/Orca-2-13b на наборах инструкций и диалогов, включая No Robots, EverythingLM, Capybara, Pure-Dove, LessWrong-Amplify-Instruct, Verified-Camel, Guanaco и OpenAssistant. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов. Для запросов применяется шаблон ChatML.

Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и вопросы, рассуждений, суммаризации и программирования. В README приведены результаты оценивания на бенчмарках AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag, а также значение test loss на Verified-Camel; эти показатели характеризуют отдельные тесты и не гарантируют качество во всех сценариях. В метаданных отмечена поддержка английского, французского, испанского, хинди и китайского языков. Использование регулируется лицензией Microsoft Research; перед применением следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и выполнение инструкций
  • суммаризация текстов
  • многошаговые рассуждения
  • генерация и объяснение кода
  • диалог с использованием шаблона ChatML

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия Microsoft Research может ограничивать способы использования; необходимо ознакомиться с её условиями.

Для каких профессий подходит15

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

The "microsoft/Orca-2-13b" model fully fine-tuned on HuggingFaceH4/no_robots, totally-not-an-llm/EverythingLM-data-V3, LDJnr/Capybara, LDJnr/Pure-Dove, LDJnr/LessWrong-Amplify-Instruct, LDJnr/Verified-Camel, mlabonne/guanaco-llama2-1k, and OpenAssistant/oasst_top1_2023-08-25. This model achieved a test loss of 0.39 on LDJnr/Verified-Camel.

Make sure to comply with the microsoft research license. Please read it before using this model.

This model was trained on the ChatML prompt template.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.56.15
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)60.41
HellaSwag (10-Shot)80.46
MMLU (5-Shot)59.51
TruthfulQA (0-shot)54.01
Winogrande (5-shot)77.43
GSM8k (5-shot)5.08

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
a275f3e

0 моделей