Текстовая модель Riiid на архитектуре Llama с 12,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.
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
Riiid/sheep-duck-llama-2-13b — модель генерации текста на архитектуре Llama, опубликованная Riiid. В метаданных указаны 12,9 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и формат PyTorch. Карточка приводит результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая ARC и HellaSwag.
Модель подходит для генерации текста и ответов на запросы в сценариях, поддерживаемых базовыми языковыми моделями. README не описывает специальную предметную настройку или конкретные языковые возможности. Лицензия и происхождение весов в доступных данных не указаны.
README содержит только сводные результаты нескольких тестов и не описывает качество в прикладных сценариях. Лицензия и условия использования в доступных данных не приведены.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 51.41 |
| ARC (25-shot) | 63.14 |
| HellaSwag (10-shot) | 84.52 |
| MMLU (5-shot) | 59.89 |
| TruthfulQA (0-shot) | 55.48 |
| Winogrande (5-shot) | 76.95 |
| GSM8K (5-shot) | 9.17 |
| DROP (3-shot) | 10.71 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…