Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Размер весов: 21,5 ГБ
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 24 мая 2024

Ссылки

T3Q-LLM2-sft1.2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Разговорная Llama-модель на 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых сценариев, оценённая на корейских задачах понимания и рассуждений.

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-LLM2-sft1.2 — разговорная языковая модель на архитектуре Llama, опубликованная в формате safetensors и рассчитанная на генерацию текста. По метаданным, модель содержит 10,6 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и имеет контекст до 4096 токенов. Карточка содержит результаты оценки на корейских наборах KoBEST BoolQ и COPA, что указывает на проверку понимания текста и рассуждений на корейском языке.

Модель можно применять для диалогов, ответов на вопросы и генерации текста. README автоматически сгенерирован и не сообщает разработчика, базовую модель, лицензию, языки обучения или специальные ограничения; поэтому происхождение и условия распространения по карточке установить нельзя.

Сценарии применения

ведение диалогов на корейском языке
ответы на вопросы по тексту на корейском языке
генерация корейского текста
оценка понимания прочитанного
проверка рассуждений о причинах и следствиях

Ограничения

README не сообщает лицензию, разработчика и базовую модель; результаты приведены лишь для части оценочных задач и сами по себе не подтверждают качество в других сценариях. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит4

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 I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

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

Evaluation

hf-causal-experimental (pretrained=T3Q-LLM/T3Q-LLM2-sft1.2,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	0.9416	±	0.0063
		macro_f1	0.9415	±	0.0063
kobest_copa	0	acc	0.7730	±	0.0133
		macro_f1	0.7725	±	0.0133
kobest_hellaswag	0	acc	0.5100	±	0.0224
		acc_norm	0.5740	±	0.0221
		macro_f1	0.5074	±	0.0223
kobest_sentineg	0	acc	0.7632	±	0.0214
		macro_f1	0.7545	±	0.0220

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: 414cc4c