/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
32 млрд
Размер весов
65,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B
Библиотека
transformers
Опубликована
31 дек 2024

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V5-32B

Генерация текстаТекст → текст

Многоязычная модель Qwen2 на 32 млрд параметров для генерации текста, перевода, анализа отзывов и решения логических и математических задач.

30скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены31 дек 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7516

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6929

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5461

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4709

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5762

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3557

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V5-32B — многоязычная языковая модель, дообученная специалистом Linkbricks Джи Юнсоном (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Qwen2 с 32 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors. В README указано обучение SFT и DPO, а также поддержка Function Calling и Tool Calling.

Модель предназначена для генерации текста, межъязыкового перевода и работы с корейским, японским, китайским и английским языками. Среди заявленных сценариев — анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, решение математических и логических задач. Для обучения использовались многоязычные новостные и вики-корпуса и специализированные данные для разных задач.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Заявленные возможности и качество основаны на описании разработчика; независимые оценки в предоставленных данных не приведены.

Сценарии применения

  • перевод между корейским, японским, китайским и английским языками
  • суммаризация новостей на корейском языке
  • анализ отзывов клиентов и публикаций в соцсетях
  • написание текстов и помощь с программированием
  • решение математических и логических задач
  • создание чат-ботов с вызовом инструментов

Ограничения

Заявленные возможности описаны разработчиком; независимые оценки качества в предоставленных данных отсутствуют. README не уточняет точность по отдельным языкам и задачам.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

AIとビッグデータ分析の専門企業であるLinkbricksのデータサイエンティストであるジ・ユンソン(Saxo)ディレクターが Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32Bベースモデルを使用し、H100-80G 8個で約35%程度のパラメータをSFT->DPOした多言語強化言語モデル。 8千万件の様々な言語圏のニュースやウィキコーパスを基に、様々なタスク別の日本語・韓国語・中国語・英語クロス学習データと数学や論理判断データを通じて、日中韓英言語のクロスエンハンスメント処理と複雑な論理問題にも対応できるように訓練したモデルである。 -トークナイザーは、単語拡張なしでベースモデルのまま使用します。 -カスタマーレビューやソーシャル投稿の高次元分析及びコーディングとライティング、数学、論理判断などが強化されたモデル。 -Function Call -Deepspeed Stage=3、rslora及びBAdam Layer Modeを使用 -「transformers_version」: 「4.46.3」

AI 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 이사가 Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 약 35%정도의 파라미터를 SFT->DPO 한 다국어 강화 언어 모델 8천만건의 다양한 언어권의 뉴스 및 위키 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 일본어-한국어-중국어-영어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다. -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용 -고객 리뷰나 소셜 포스팅 고차원 분석 및 코딩과 작문, 수학, 논리판단 등이 강화된 모델 -Function Call 및 Tool Calling 지원 -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 -"transformers_version": "4.46.3"

Finetuned by Mr. Yunsung Ji (Saxo), a data scientist at Linkbricks, a company specializing in AI and big data analytics about 35% of total parameters SFT->DPO->ORPO training model based on Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Avengers-V4-32B through 8 H100-80Gs as multi-lingual boosting language model It is a model that has been trained to handle Japanese-Korean-Chinese-English cross-training data and 80M multi-lingual news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. -Tokenizer uses the base model without word expansion -Models enhanced with high-dimensional analysis of customer reviews and social posts, as well as coding, writing, math and decision making -Function Calling -Deepspeed Stage=3, use rslora and BAdam Layer Mode

www.linkbricks.com, www.linkbricks.vc

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
5ff5829

0 моделей