Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Размер весов: 21,5 ГБ
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 мая 2024

Ссылки

Hugging Face

T3Q-LLM2-CV-v2.0

T3Q-LLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Плотная языковая модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 мая 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

T3Q-LLM/T3Q-LLM2-CV-v2.0 — причинно-языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой, опубликованная на Hugging Face в формате safetensors и предназначенная для генерации текста. В карточке нет сведений о разработчике, языке обучения, лицензии или базовой модели; оценочные результаты приведены для нескольких задач KoBEST, включая BoolQ и COPA.

По метаданным модель содержит 10,6 млрд параметров и имеет контекст длиной 4096 токенов. Её можно рассматривать для экспериментов и прикладных сценариев генерации текста, однако карточка не описывает специализированные возможности или целевые сценарии использования. Условия лицензии определить по предоставленным данным нельзя.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
эксперименты с генерацией текста на базе Llama
оценка языковой модели на задачах понимания текста
сравнение результатов на тестах BoolQ и COPA

Ограничения

Карточка не сообщает язык модели, лицензию, базовую модель и подтверждённые сценарии применения. Приведённые результаты ограничены отдельными задачами KoBEST и не устанавливают качество в других сценариях.

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 II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

Developed by: [More Information Needed]
Funded by [optional]: [More Information Needed]
Shared by [optional]: [More Information Needed]
Model type: [More Information Needed]
Language(s) (NLP): [More Information Needed]
License: [More Information Needed]
Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

Repository: [More Information Needed]
Paper [optional]: [More Information Needed]
Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

[More Informa

Evaluation

hf-causal-experimental (pretrained=T3Q-LLM/T3Q-LLM2-CV-v2.0,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

Task	Version	Metric	Value		Stderr
kobest_boolq	0	acc	0.5085	±	0.0133
		macro_f1	0.3496	±	0.0076
kobest_copa	0	acc	0.7670	±	0.0134
		macro_f1	0.7668	±	0.0134
kobest_hellaswag	0	acc	0.4940	±	0.0224
		acc_norm	0.5760	±	0.0221
		macro_f1	0.4914	±	0.0224
kobest_sentineg	0	acc	0.6877	±	0.0233
		macro_f1	0.6669	±	0.0243

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: ee09383