/ Модель

Характеристики

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

T3Q-LLM2-sft1.3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

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

21скачиваний 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.

  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

T3Q-LLM2-sft1.3 — диалоговая языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой LlamaForCausalLM и 10,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в формате чата. Модель работает через Transformers, использует веса Safetensors и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Карточка содержит результаты оценки на корейских тестах KoBEST BoolQ и COPA, что указывает на проверку понимания текста и рассуждений на корейском языке. Разработчик, базовая модель, лицензия и сведения о дообучении в карточке не заполнены, поэтому происхождение и условия использования установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание текстовых ответов на запросы пользователя
  • ответы на вопросы на корейском языке
  • решение задач на понимание текста и причинно-следственные связи

Ограничения

В карточке не указаны лицензия, разработчик и базовая модель. Подтверждённые результаты оценки относятся к отдельным корейским тестам и не характеризуют качество на других задачах.

Для каких профессий подходит6

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

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-sft1.3,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.9338±0.0066
macro_f10.9337±0.0066
kobest_copa0acc0.7680±0.0134
macro_f10.7675±0.0134
kobest_hellaswag0acc0.5160±0.0224
acc_norm0.5560±0.0222
macro_f10.5139±0.0223
kobest_sentineg0acc0.7128±0.0227
macro_f10.6930±0.0240

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
9fb659d

0 моделей